機能としての人工知能、存在としての人工知能（後編）
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データサイエンティスト協会 5th シンポジウムの講演資料（後篇）です。 http://www.datascientist.or.jp/symp/2018/
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機能としての人工知能、存在としての人工知能（後編）
- 2. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 8. 人工知能は人間には見えないものを 見て、人間にはできないことをする • 人の流れ • 犯罪の早期発見 • 事故現場の発見 • 店内の人の流れ • その人が注目した商品の共通項 • 紛れ込んだ犯罪者の場所特定 ・・・そしてこれらの予測。
- 16. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 17. 哲学と人工知能 第八章
- 22. ライプニッツ（1646-1716） • 万能の天才 • ハノーファー候（ドイツ）に仕える外 交官・文官 • 欧州全体に広い人脈（ロシア皇帝か らバチカンまで） • ベルリンアカデミー設立 • 法律、数学（『微積分』の発見、二進 法に関する論文）、哲学（『モナド 論』）に大きな足跡を残す • デカルト批判
- 23. Element Characteristics universalis Leibniz （普遍的記号法の原理） http://www.iep.utm.edu/leib-log/ しかし、途中で終わる。 （ライプニッツはすぐに できると思っていたが、 実は人類史上の、 とても大仕事だった。）
- 28. フレーゲ（1848-1925） • 分析哲学の祖 • 人間の思考の形式化 • ゲッティンゲン大学で博士号 • イエーナ大学で殆どの時期を過ごす • 数学と哲学の間で独自の学問を打 ち立てる • 現代数学の記号、一階述語論理は フレーゲに寄る。
- 31. 述語論理 命題 一階述語 論理 二階述語 論理 ～は～である。 （例）メアリは女優である。女優は女性である。 メアリは女性である。 すべての～はーである。 {∀ t | P(t) } （例）すべての人間は生まれた。 ～という ー が存在する。 {∃t | P(t) } （例） 体の白いラインが存在する。 全称量化記号 (universal quantifier) ∀ と 存在量化記号 (existential quantifier) ∃ 命題 と変数 P (t) 命題 と変数 と集合 P (t)、集合S ～という集合が存在する すべての集合について～である。 （例）任意のxについて、それは集合に属するか、属さないかである。 ∀S ∀x (x ∈ S ∨ x ∉ S) 三段論法
- 34. ブール代数 • 冪等則：x ∧ x = x ∨ x = x 、 • 交換則：x ∧ y = y ∧ x 、x ∨ y = y ∨ x 、 • 結合則：(x ∧ y)∧ z = x ∧(y ∧ z) 、(x ∨ y)∨ z = x ∨(y ∨ z) 、 • 吸収則：(x ∧ y)∨ x =x 、(x ∨ y)∧ x = x 、 • 分配則：(x ∨ y)∧ z = (x ∧ z)∨(y ∧ z) • (x ∧ y)∨ z = (x ∨ z)∧(y ∨ z) • さらにL の特別な元 0 ，1 と単項演算 ¬ について、以下が 成り立つとき ＜L; ∨, ∧, ¬＞ を可補分配束（ブール束）と 呼ぶ。 • 補元則： x ∨ ¬x = 1， x ∧ ¬ x = 0。
- 35. バートランド・ラッセル(英、1872-1970) • 英の数学者・哲学者・文学者 • ノーベル文学賞を受賞 • ケンブリッジ大学で教える。 • ヴィトゲンシュタインを見出す。 • 政治的運動も展開。 • 数々の著作。 • 論理学者としてラッセルのパラドックス
- 37. ラッセル/ホワイトヘッド 数学原理（Principia Mathematica） • 数学が論理学で記述できることを示す。 • ラッセルのパラッドクスを回避するラッセル自身の「型理論」 (type theory)が盛り込まれる。 https://archive.org/details/PrincipiaMathematicaVolumeI
- 38. ヴィトゲンシュタイン（1889-1951） • オーストリアの哲学者 • 工学からその基礎に疑問を持ち、 • 数学、さらに哲学へ。 • イギリスのケンブリッジのラッセルのもとで 哲学を研究する。 • フレーゲと交流。 • 孤高の哲学者。 • ２０代で「論理哲学論考」を著して、小学校 教師に。その後、再び、大学で研究する。 「哲学論考」 • 講義を受けた聴講者が講義録をまとめる。
- 39. ヴィトゲンシュタイン「論理哲学論考」 • 哲学の目的は思考の論理的明晰化である。 • 哲学は学説ではなく、活動である。 • 哲学の仕事の本質は解明することにある。 • 哲学の成果は、命題ではない。命題の明晰化である。 • 思考はそのままではぼやけている。哲学はそれを明晰にし、 限界をはっきりさせねばならない。 （ヴィトゲンシュタイン「論理哲学論考」岩波文庫、P.51）
- 40. ヒルベルト「数理論理学」 • 20世紀最大の数学者 • 「マテマティカ・プリンキピア」の成果を 数学的に細分化し、数学基礎論として 位置付けた。 • ヒルベルト/アッカーマン「数理論理学」 （1927年、オリジナルはゲッティンゲン 大学における講義 1917-1918） • 決定問題を提起
- 43. Logic Theorist (1956年) • 世界初の人工知能プログラム • ダートマス会議においてデモンストレーション • アレン・ニューエルとハーバート・サイモン（後 にノーベル経済学賞） • 「プリンキピア・マテマティカ」の定理を、プロ グラム上で、組み合わせにより証明。 • 「プリンキピア・マテマティカ」は定理を組み合 わせて証明して行くので、適している。 https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AItopics5.htm
- 54. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着
- 55. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 人工知能にどのようにして煩悩を与えることができるか？
- 57. 谷淳 • 1981年に早稲田大学理工学部機械工学科を卒業。 • 千代田化工建設株式会社にてプラント配管設計。 • スタンフォード大学、ミシガン大学 人工知能（修士号） • ソニーコンピューターサイエンス研究所 • 理化学研究所 脳科学研究センター 動的認知行動研究チーム チームリーダー • KAIST 教授 認知ロボットの実験から考える「自己」とは? ～理研の谷淳氏が東京財団「VCASI」で講演 http://robot.watch.impress.co.jp/docs/news/20091217_336516.html
- 60. 主体と客体（谷淳） • 認識の結果は主体の内部を変化させ、また生成された行為 は環境を変化させる。この相互作用を通して、主体から出発 したトップダウンの流れと客体から出発したボトムアップの流 れは分離不可能になり、もはや主体と客体といった区別は 無意味になる。この時に初めて、古典的な認知論で想定さ れてきた、客体として操作される表象と、それを操作する主 体といった構図からも自由になれるのである。 • いかにこのような相互作用の場を構築するか、本文では筆 者らが行ってきた一連の認知ロボット実験について解説しな がら、本問題について議論していく。 • 谷淳、「力学系に基づく構成論的な認知の理解」、Springer
- 63. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の各種事例 • 第四章 人工知能の発展の方向 • 第五章 ゲームAIと人工生命 • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学第 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 70. 意識の持続性 意 識 長い時間
- 74. 物質と知覚 （べルクソン）
- 75. 物質と知覚 （べルクソン）
- 76. 物質と知覚 （べルクソン）
- 77. 物質と知覚 （べルクソン）
- 78. 物質と知覚 （べルクソン）
- 79. 知能
- 83. 水の波紋のように意識が作られる 著作者 acworks タイトル 波紋が浮かぶ水面 http://01.gatag.net/0013916-free-photo/
- 96. ゼ ロ 無限世界 志向性の矢
- 104. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 • エポケー • 超越的主観性へ還元 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
- 106. デカルト/フッサール • 我、思う、ゆえに、我あり、 デカルト • 我、 世界が定立している フッサール 気に入る 気に入らない 喜ぶ 悲しい 欲求する 逃避する 希望する 恐怖する 決断する 行為する ….
- 107. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 • 思惟による世界 • エポケー • 超越的主観性へ還元 • 自然的態度による生活 的世界 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
- 108. Abstraction Time World Sensor Effecto r World Dynamics Artificial Intelligence Object
- 109. Abstraction Time World Sensor Effecto r World Dynamics Artificial Intelligence Object Object Object Object Object 明確に内的対象を 外的事物と同じように 存在するものとして 導入することができる。
- 110. Decision-Making Physical Informa tion Abstrac t Informa tion More Abstrac t Informa tion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Object image on the top layer インフォメーション・フローは 志向性の流れを作り出している。
- 112. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 114. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 115. 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲー ムのサポート 井澤 正志 株式会社gloops（グループス） データマイニングによって変わった「大熱狂!!プロ野球カード」のKey Performance Indicatorの事例研究 http://cedec.cesa.or.jp/2012/program/BM/C12_P0156.html
- 116. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm Alex Zook, Blizzard Entertainment https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/
- 117. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm Alex Zook, Blizzard Entertainment https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/
- 118. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm Alex Zook, Blizzard Entertainment https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/
- 119. Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case Study http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf
- 120. Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case Study http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf
- 121. Gameplay Data Analysis: Asking the Right Questions Ian Thomas (Epic Games) http://www.gdcvault.com/play/1015482/Gameplay-Data-Analysis-Asking-the
- 123. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 124. 第十一章 人工知能と創造性
- 127. アーロンのアルゴリズム • 知識ベースの人工知能 (左) 学んだ知識から描く （右） 架空のものを学んだものから描く 19851983
- 134. NO MAN’S SKY (Hello Games, 2016) http://www.no-mans-sky.com/ 宇宙、星系、太陽系、惑星を自動生成する。
- 136. FarCry2 (Dunia Engine ) デモ 草原自動生成 時間システム 樹木自動生成 動的天候システム 動的天候システム http://www.farcry2-hq.com/downloads,18,dunia-engine-nr1.htm