2017年のオープンキャンパスの模擬授業で使用したスライドです。

1. 平成29年度 日本大学文理学部 オープンキャンパス
「人工知能ってどんな仕組み?」
日本大学 文理学部 情報科学科 准教授
北原 鉄朗
kitahara@chs.nihon-u.ac.jp
http://www.kthrlab.jp/
Twitter: @tetsurokitahara

2. 「人工知能」（AI）って聞いたことある?
※ きちんとした定義はない
人間のような知能を計算機上で実現しようという試み
【出典】 Wikipedia

3. 【出典】松尾 豊
「人工知能は
人間を超えるか」
KADOKAWA
2010年ごろから
第3次AIブーム

4. ふくしまとしかず氏（@fudao3）のツイートより借用
人工知能学会の参加者も
超急増中！

5. いま人工知能と呼ばれている技術の多くは、
「パターン認識」と呼ばれる技術である
画像認識 音声認識

6. パターン認識の基本＝計算式の調整
「人間の能力を超える画像認識能力を持つ人工知能を実現」
などと言われるが、基本的には人間が与えたデータに従って
計算式を調整しているだけにすぎない
例題 人の後ろ姿の画像が男か女かを識別したい
「男」 「女」

7. 例題 人の後ろ姿の画像が与えられたときに、
それが男か女かを識別したい
身長と髪の長さを入力すると、男なら「1」、
女なら「0」が出力されるようにする
168
8
1
155
23
0
たくさんデータを集めてみよう
x （身長）
y （髪の長さ）
男
男
男
女
女
女
女
こんな直線が引けそう

8. このとき
x （身長）
y （髪の長さ）
男
男
男
女
女
女
女
y < x – 100 なら z = 1 を出力
3
2
y > x – 100 なら z = 0 を出力
3
2
この式は
どう作るの?
y = x – 100
3
2
あらかじめ用意したデータで識別誤りが
なくなるように、ココの部分を調整する
y = x – 100
3
2
たとえば、
としよう

9. 問題点1 直線では、うまく識別できないかもしれない
問題点2 もっと多彩な手がかりが必要
顔の骨格
服の特徴
体つき
どうやって数値化するの?
x （身長）
y （髪の長さ）
男
男
男
女
女
女
女
女
男
男
女
男
…
各
画
素
の
色
の
濃
さ
を
そ
の
ま
ま
入
力
ここに手がかりと
なる値が自動的に
得られるかも
（実際は
もっと複雑）

10. 音声認識は?
(720, 1020)
時間
振幅
周波数
振幅
周波数分析
特徴抽出
比較用の音声も同じことをしておく
←2次元ベクトル
１次元め
2次元め
O
1000
2000
1000 /a/
/i/
/e/
/o/
/u/
2点間の距離を計算し、
一番近いものを探す
/a/

11. まとめ
●
ちまたで「人工知能」と呼ばれているものは、
多くが「パターン認識」のこと
●
パターン認識は、与えられた入力に対して決まった値
を出力するように計算式を調整するにすぎない
●
最近能力が急にあがったのは、識別の手がかりを
計算によって自動的に見つけられるようになったから
●
それが可能になったのは、データの増加と計算機の
計算能力の向上による

12. まだまだあります、
情報科学科の展示企画
イマココ
3405
やさしい
プログラミング実習
3406
展示「コンピュータと
音声・音楽」
ラウンジ