昨今のAI流行に合わせて話題の技術についてさわりをLTで

1. AIとその周辺
クオリサイトテクノロジーズ株式会社
城間 裕樹

2. AIって？
• AI = Artificial Intelligence
• Artificial = 人工的, 人造, 人為的, etc…
• Intelligence = 情報, 知性, 知恵, 英知, etc…
「人工知能」の字句通り「ヒトの作る知能」を指す

3. 知能って？
• 物事を理解したり判断したりする力。
「―の高い動物」
• 心理学で、環境に適応し、問題解決をめ
ざして思考を行うなどの知的機能。
デジタル大辞泉

4. IQ
• IQ = Intelligence Quotient
• Intelligence = 情報, 知性, 知恵, 英知, etc…
• Quotient = (割り算の)商, 指数, 比率

5. そういえば……

6. 人工知能は、
今後30年ほどで
IQが1万に。
※IQ200が百億分の1, IQ218が百兆分の1……
※DIQなら上限が存在する

7. 閑話休題

8. 業界的な意味で最近話題のAIとは
• 強いAI
自発性を持ち、行動する。
「適切な方法でプログラミングすれば, それ
が心になる」
• 弱いAI
課題に対して適切な解を返す。
「心の研究において，コンピュータをあく
まで道具として使う」
コレ！
Searle, John. (1980). “Minds, Brains, and Programs.”
Chinese Room

9. AIの話をすると言ったな
あれは嘘だ

10. AIの中身の有名どころ
• Deep Learning
ニューラルネットワークから派生した機械学習形式。
ニューラルネットワークを多重にしている。
Deep Mindとか有名でコグニティブサービスとも関連。
• ベイジアンネットワーク
ベイズ統計とかのあのあれ。
重み付けグラフの一種として確率推論を実施し、統計分
析などを得意とする。

11. 続・AIの中身の有名どころ
• マルコフ連鎖
これの場合、かなりの確率でAIではなく人工無能。
いわゆるチャットbot.
前段の語から続く語を確率推定して文を繋ぐとか顕著。
• 進化的アルゴリズム
メタヒューリスティクスに解を求めていく。
最適化問題に対するアルゴリズムとしての側面が強い。
一般的な「AI」のイメージからは大きく離れる。

12. 共通点
• 入力, 記録, 評価, 出力の構造を持つ
• ヒューリスティックな処理
環境(入力)を経験(記録)、評価して反応(出力)する形。
入力が増えるほど計算量爆発が起きるので、
全探索のような方法は採用されない。

13. 相違点
• アプローチ方法
• 処理量
特定の問題に適応させるのか？
汎用的に問題を解けるようにするのか？
求めるものは問題の解決なのか？
種々様々な制限に対する答えとしてのバリエーション。

14. 試してみる
• 迷路探索を実施
E
S

15. 集計結果
初回手数 学習後手数
Deep Learning
(モドキ)
終わらなかった…… N/A
進化的
アルゴリズム 56,278 32
左手法 86 N/A

16. なぜ遅いのか？
• 環境、記録、評価、出力関数が肝要
環
記
評 出
環
評 出
環
記
評 出
環
評 出
評 ……

17. こんかいの ひょうかかんすう
評

18. 総論
• 現時点のAIはあくまで「規定の問いに対する
近似解を得る方法」である
• 採用した手法によって向き不向きがある
• 評価、出力関数の調整、最適化は必須
• 単純な問題については高価値、それ以外は
まだまだ研究用途