平成28年12月16日

第16回PCクラスタコンソーシアムシンポジウム

世界の中⼼心で、AIをさけぶ

産業技術総合研究所
情報・⼈人間⼯工学領領域

国⽴立立研究開発法⼈人領領域⻑⾧長

関⼝口智嗣

博⼠士（情報理理⼯工学）・技術⼠士（情報⼯工学部⾨門）

2

講演の概要
1. 「橋渡し」 〜～ ITを経営に活⽤用しよう
2. 第３次⼈人⼯工知能とDeep  Learning  によるブレークスルー
3. 「３桁」を超える世界の変化と情報の時代
4. 再認識識される⼈人⼯工知能と研究開発の取組
5. AIクラウド：⼤大量量のデータから宝を探し出す⼤大道具• スコップから⼤大型建機
6. エコシステムで知識識の3R (recycle,  reuse,  reduce)
7. まとめ3

A  lot  of  IT  jargonをいかに経営に活⽤用するか？

Industrie4.0は第四次産業⾰革命との期待も⾼高く、製造産業の⾰革新を通じて社会システムの⾼高度度化に貢献するというビジョン

IoTで製造設備の運転・管理理情報を含むモノの情況がサイバー空間に送出することによりサイバー空間上で統⼀一的に扱える可能性が整備Big  Data

この膨⼤大な情報（）から所期の情報を精製・抽出しロボットやAdditive  Manufacturing（3Dプリンター）等を通じて現実（物理理）世界に作⽤用するサイクルがSystem  (CPS)

Cyber  Physical  Intelligent  Solutionsを創出するため

Artificial  Intelligence (⼈人⼯工知能）を⽀支える技術である machine  learning が重要

4AI:  ⼈人⼯工知能

5

⼆二つの⼈人⼯工知能研究の流流れ①知識識駆動AI／記号処理理・論論理理推論論
SHRDLU(Winograd 68)
ダートマス会議(McCarthy+  56)

第五世代コンピュータ(通産省省 82~∼92)「並列列推論論マシン」「知識識⼯工学」

第⼀一次AIブーム

60

70

Perceptron(Rosenblatt  57)

“Linear  Separable”(Minski &  Papert 68)

Semantic  Web Watson(Berners-‐‑‒Lee) (IBM)
Knowledge  Graph(Google  12)第三次AIブーム

第⼆二次AIブーム

80

90

Back  Propagation(Rumelhart+  86)

1000

Bayesian  ModelingSupport  Vector  Machine(Vapnik+  92)

Deep  Learning(Hinton+  06  )②データ駆動AI／パターン処理理・機械学習

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⼈人⼯工知能=巨⼤大なクラスタ技術
Linuxが稼働する”IBM  Power  750サーバー”のラック10本分、総メモリー容量量15TB、総プロセッサー・コア数は2,880個で構成。

10億以上のシナプスからなる多層のニューラルネットワーク（
なお、成⼈人男性の脳のシナプスは約100兆個）。学習には、16,000個のCPUを⽤用いて、1週間⾏行行われた。

7

Deep  Learning（深層学習）
Deep＝多層 のニューラルネットワーク
能⼒力力は⾼高いが学習が困難
特に誤差逆伝播学習は層が増えると困難
局所収束＋学習の遅さ

ニューラルネットワーク
脳を模擬した、経験から学習する
並列列・分散パターン情報処理理システム
単純な情報処理理をするニューロンモデルのネットワーク
ニューロンモデル間の結合重みの変化で学習

出典：Wikipedia

モデル化

8

Deep  Learning（深層学習）
ブレークスルー
特徴量量抽出をまとめて⾏行行う表現学習
元データが正解データ auto  encoder
中間層において次元圧縮
モデル
出⼒力力層

⼊入⼒力力層
何層も隠れ層がある
特徴量量の⾃自動獲得
・・・・・

9

Internetに接続される”モノ”の量量Internet of Things Units Installed Base by Category(Millions of Units)
208億個

25,00020,00015,00010,000

38億台
5,000

02014
Consumer

2015
Business: Cross-Industry

2016

2020

Business: Vertical-Specific

出典：ガートナー http://www.gartner.com/newsroom/id/3165317より作成 (Nov.,2015)

10

Supercomputer  Top500 list  (November,  2016)93.014PF

中国のSunway  TaihuLight
提供：TOP500

縦軸１⽬目盛が10倍！

11

世界の中⼼心で、AIをさけぶ
深層学習（ディープラーニング）の発達により、新たに知能を実現する学習アルゴリズムが急速に発展

Algorithm
Computing

現在のハイエンドサーバ（数百万円）は、⼀一昔前のスーパーコンピュータ（数⼗十億円）並みの⾼高性能Big Data

巨⼤大ネットビジネスの発達と、センシング技術の発達で、常時膨⼤大なデータが発⽣生

12⼈人⼯工知能が再注⽬目される背景
計算機の能⼒力力が指数関数的に向上。データの量量が爆発的に増⼤大し⼈人⼯工知能が重要に。
海外では、優れた基礎研究者が世界中から集められ、様々な技術を組み合わせた⼈人⼯工知能を開発し、事業化。
その成果は実世界で活⽤用され、基礎研究にフィードバック。
⽇日本では、研究者が個別に基礎研究されており、統合して⾰革新的な⼈人⼯工知能を開発する動きは少ない。
0.1

Deep Learning
データの量は2010～2020の10年間で50倍大規模データ
活用のインパクト

0.15

0.2

0.25

従来技術
0.3

アムステルダム大出展：IDC “The Digital Universe in 2020”

INRIA

0.35
オックスフォード大東大

トロント大

大規模物体認識 ILSVRC2012における Deep Learning の性能

13

産総研⼈人⼯工知能研究センターの設⽴立立
巨⼤大IT産業（G,M,F,A）

⽶米国の巨⼤大IT産業
データ、資⾦金金、研究者、開発者の集中閉じたエコシステム
データの局在時代から偏在時代へ
Start-‐‑‒UpのM&A

Seeds

⽇日本（ヨーロッパも）データ、研究者、技術者のFragmentation
資⾦金金の⽋欠如

Needs

Data

先進的なSeeds

2015年年5⽉月1⽇日
中核・橋渡し拠点としての⼈人⼯工知能研究センターを設⽴立立開いたエコシステムの構築
Start-‐‑‒Upとの共同、援助

多様なNeeds

⼤大量量なData14

産総研 人工知能研究センター

AI技術の研究開発と実用化の好循環の実現
社会・ビジネスへの適用

NEEDS

Apply to the real business and society
小売・流通
ネットワークサービス
健康・生活支援
コミュニケーション
サービスデザイン
Health care
Network services
RetailCommunicationsLiving supportService Design

企業
Companies

気象情報
産業ロボット・自動車
ベンチャー
文献分類
Industrial robots
meteorology information Venture
Automobile
business
Document classification

起業,  技術移転

Application  Domains
技術移転
共同研究
Technology  transfer
DATA
Joint  research

AI  Research  and  Technology  Platform
企画チーム Planning teamPlatform
Modules

予測・推薦
行動分析
言語理解
Prediction
Text miningBehavior mining
Recommend

SEEDS

Technology  transfer

脳型人工知能Brain  architecture    AI海馬モデル大脳皮質モデル
Hippocampus Cerebral cortex

基底核モデル ･･･
Basal ganglia

計画・制御
パターン認識･･･
Planning
Pattern recognition
Control

データ・知識融合型人工知能

Data-‐‑‒Knowledge  integration  AI
ベイジアン
確率関係
ネット
･･･
モデル
Bayesian net
Probabilistic relation

知識モデル
Knowledge

大学・企業とも連携した国内最大のAI研究拠点

Artificial  Intelligence  Research  Base  with  Industry-‐‑‒Academia  cooperation

15

最先端研究と企業ニーズのギャップ

社会産業界からみたときの「人工知能」に関するワンストップの相談窓口となる。

企業

日本の人工知能コミュニティ

産総研人工知能研究センター
メンバー＋客員研究員＋共同研究
公的資金によるプロジェクト（協調領域）

Focal Point

・大企業の事業部
・新規事業
・研究開発・ベンチャー
...

16

⼈人⼯工知能に関するグローバル研究拠点整備事業
H28年年度度補正予算（経産省省）

17

ABCIプロジェクト-‐‑‒ AIクラウドが提供する機能AI Infrastructure
⼈人⼯工知能技術を⽀支える機械学
習の超⾼高速処理理
Bridging  Infrastructure
⺠民間への技術移転のためのオープンプラットフォーム
Cloud  Infrastructure
TCOに優れた最新鋭のクラウド基盤・運⽤用18

AIクラウドプラットフォームのエコシステム
２）世界最先端のAI研究を産学官連携して推進

３）AIの社会実装を促進

ネット上のパブリックデータ
企業保持
クローズドデータ
企業保持
オープン
データ

社会実装

AIエンジニア
データ収集・クレンジング

学習済
モデル

モデリング

学習

学習用
データ

学習済
モデル

AIリソース

府省・自治体
オープン
データ

再利用

フレーム
ワーク

ワークフロー
管理

リソース管理AIクラウドストレージ

AIクラウドハードウェア

AIクラウドライブラリ１）世界最先端のAIクラウド計算資源の構築

19

深層学習の新たな地平

⽣生データ

深層学習

学習済
データA

何週間も何か⽉月も学習にかかる

転移学習

学習済
データ
AF

学習済
データF

新しい市場とエコシステム

新たなビジネスチャンス

20

まとめ
第３次AIブームの中でモデルの⾃自⼰己（⾃自動）形成が可能となった機械学習・Deep  Learningがブレークスルーをもたらしている。
⼤大量量データ、最新アルゴリズム、⾼高速処理理を組みあわせて作られる新たなモデルが価値の源泉
モデルの共通資産、再利利⽤用、利利⽤用者貢献をエコシステムとして形成することが鍵
ABCI@AISTはこれに挑戦します。

ご静聴ありがとうございました