その場のノリでLTしたときの資料です。 正確さをまったく無視して、ざっくり人口知能を説明してみました。

1. 5分でわか（った気にな）る
人工知能
カラフル・ボード 坂井
※本資料は坂井個人の見解であり、会社とは関係ありません

2. 人工知能って？
例）
既存：はい、いいえ
で分類
弱いAI：７割はい
のような推論
強いAI 人間の脳をコンピュータで再現
弱いAI 既存のコンピュータよりも賢くする
すごく遠い目標…
基本的に
コレ

3. 第一世代：探索と推論の時代
• 総当たり
• 最適化問題
• 統計的な推論
• 将棋なら、３つの駒の位置を特徴量に
• モンテカルロシミュレーション
• LPO のバンデッドアルゴリズム

4. 第２世代：知識の時代
• 知識の体系化、構造化
• エキスパートシステム
• 心理カウンセリングぽい対話型システム
• 専門家によるQA
• いまだに続いてる…

5. 第３世代：機械学習の時代
• 大量データによる推論
• 特徴量の選択は職人芸

6. 第４世代：ディープラーニング
の時代
• 特徴量の抽出を自動化！

7. よくやること
• オススメする：レコメンド
• 点数をつけて優先順位付け
• まとめる：クラスタリング
• グループ・塊を見つける
• 分類する：分類器
• （人間が教えて）分類する

8. 分類器：
ニューラルネットワーク以外
• 曲線、曲面をひいて領域分割

9. 分類器：
ニューラルネットワーク
画像を１次元のコード化
0001110000…
0001110000…
3
2
コードを入力 どの数値か分類
…
…

10. ディープラーニングも
所 は最小二乗法
①１次の層で誤差関数で
ざっくりあわせる
②各グループのなかで
コネコネ最適化
→ディープにしている