人工知能をビジネスに活かす

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シバタアキラ
人工知能を
ビジネスに活かす
Shiroyagi Corporation
TheWave湯川塾 26期

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シバタアキラにはこの文章が正しいとい
うことは証明できません

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矛盾の無い理論体系の中に、
肯定も否定もできない証明不可能な命題が
必ず存在する
4

In a word, GEB is a very personal
attempt to say how it is that
animate beings can come out of
inanimate matter. What is a self,
and how can a self come out of
stuﬀ that is as selﬂess as a stone
or a puddle?
多分人工知能関連の本の中で、
最もよく知られている本
Godel, Escher, Bach

とある本を映画化（Adaptation）する
ことを頼まれた主人公、Charlie
Kaufmanが、どのように映画化するの
かを悩んだ末に、どのように映画化す
るのか悩んだことを映画化
Adaptation

なんとなく
「人工知能」
って言ぅたら
バズっただけです

きょうは、人工知能の中でも、
統計的因果推論という一派についてのお話
いわゆる機械学習・ディープラーニング
とはちょっと違います

シバタアキラ, PhD. @punkphysicist
いま：CEO @白ヤギコーポレーション
カメリオ: あなたに必要な情報しか来ないアプリ
カメクト: コンテンツレコメンドエンジン
2010 - 2013: 経営コンサルティング @BCG
2004 - 2010: データサイエンティスト @NYU
統計的データ分析でヒッグス狩り @LHC, CERN
人工知能とは20年の付き合い?

London

Conformal Cyclic Cosmology
Roger Penrose

超巨大なブラックホールが衝突した？
http://www.fromquarkstoquasars.com/sir-roger-penrose-alternate-theory-of-the-big-bang/

皇帝の新しい心
人の心は、電気や機械の力ではなく、
量子もしくはまだ知られていない力学
を理解して初めて作り出すことができ
る
Penrose "tries to show, in chapter
after chapter, that human thought
cannot be based on any known
scientiﬁc principle. -Marvin Minsky

ペンローズタイル

解析エンジン（1837年）
コンピューターを置き換え
るために生まれた

Ada Lovelace
「解析機関は、単なる「算術機械」と基
盤を同じくするものではない、全く固有
の位置を占めている。
解析機関はその言語で心理をつまぐり、
その結果、私の従来の手段が可能にして
きたものより迅速で厳密な、人間の諸目
的のための実装置となるであろう。かく
して数学世界における、精神的なものと
物質的なものだけでなく、理論的なもの
と実用的なものも、より親密で有効なつ
ながりをお互いに持つに至るのである。」
Ada Lovelace

この辺のことはここに
人工知能の歴史はコンピューターの
歴史、コンピューターの歴史は情報
に対する人間の理解の歴史

この辺見てました
宇宙が生まれて間もない頃

我々はいつ「発見」するのか（2010年）

2011年

2012年

何が「驚き」なのかわかれば 
何が「発見」なのかわかる
観測
Aがホントだとして 
Bが起こる確立

今自分が知っていることを元に考えれば、
目の前で起こっていることが発生する確立は
何％？
5σ＝1 in 3.5M

Bayesian Model
Inference Network
Probabilistic Graphical Model
Bayesian Network
統計的因果推論
因果関係を確率により記述するグラフィカルモデルの1つで、複雑な因果関係の推論を有向非巡回グラフ構
造により表すとともに、個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルである。ネットワークと
は重み付けグラフのこと。
ジューディア・パールが1985年に命名した。ジューディア・パールはこの研究の功績によりチューリング
賞を受賞した。人工知能の分野では、ベイジアンネットワークを確率推論アルゴリズムとして1980年頃か
ら研究が進められ、既に長い研究と実用化の歴史がある。
Wikipedia

湯川問題

モデル：beliefをブレークダウン
x
「人工知能は
人類を支配する」
関西弁
東京弁
+
0.9
0.1
デタラメ
科学的
+
α
α
1-α
時間
x
鼻声
（花粉症?）
x

モデルの特徴
構造は極めて固く、Beliefネットワー
クは人が作る必要ある（自動化する研究
はある）
モデルはドメイン特化していて般化する
ことが難しく、モデラーの正しい問題設
定が問われる

得られるもの
判定：「まぁ、湯川さんには違いないと思うけ
ど、この時間だと、多分飲んでるだろうし、軽く
流しておこう」
計測・分類：「湯川さんがでたらめ言ってるか
ら、たぶん今は夜だろう」
生成：「夜だから誇張してるかもしれないけど、
昼だったらこう言うだろう」

ヒッグスを発見するには
何が「驚き」なのかわかれば「発見」と呼べる

Jake Porway

何が驚きでないか分かれば、生成できる
http://ss.sysu.edu.cn/ ll/ﬁles/lin_sketchrecognition_emmcvpr07.pdf
http://ss.sysu.edu.cn/ ll/project_objgrammar.html

何が驚きでないか分かれば、分類できる

機械学習的な見地から
モデルパラメーターはどう決める？
• わからないことにする
• なんとなくしかわからないことにする
• 設定する
• 計測する
• 自ら学ばせる

ディープラーニングとは全然違います

とおもったら・・・

他にも

ディープラーニングとの違い
科学的な測定には
まだDLは使えない

ベイジアンモデル：
専門的な知識から問題の構造がわかっている
x
ディープラーニング：
仕組みは分からないが、データが大量にある
=
データと専門知識を組み合わせて
学習するフレームワーク？
今後新しい人工知能の世界が広がるかも

他の応用
• 症状から病気を診断する
• 異常な状態を検知する
• 音声認識（ノイズ除去）
• 売上予測
• ネットワーク構造の再構築

https://www.coursera.org/course/pgm
For more info
http://sssslide.com/www.slideshare.net/
takehikoihayashi/ss-13441401

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