公立諏訪東京理科大学

田邉 造研究室 https://narilab.net

AIの点検業務活用等について

公立諏 訪 東 京 理 科 大 学
工学部 情報応用工学科 田邉 造研究室

2018/09/13

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田邉造研究室の研究内容

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田邉造研究室の技術指導・共同研究の様子

県外★ブラザー工業株式会社(共同研究)
自動カラオケアプリ“カシレボ”★サービス＆ソリューション企業(共同研究)
楽器練習★複合機の会社
裏移り除去・地色除去★道路・橋を管理する企業
打音検査★土木・建築の企業
鉄筋検査
土木建築物の災害対策★医療・医用iPS細胞研究(日本医科大学)
心臓の動き解析(日本医科大学)
腸の動き解析(東京都市大学)
心音の解析(山梨大学)

長野県内□赤羽電具製作所
IoTとビックデータ解析□精密加工の企業
騒音解析★株式会社ダイナ楽器(市助成金)
オーダーメイド発注システム
LED Cube★通信系企業
無線通信の効率化□病院食道診断3

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目次• AIについて• AIについてのクイズ• AIの種類• 現在のAIができること• AIの歴史• AIの原点• 第1次AIブーム• 第2次AIブーム• 第3次AIブーム• 提案手法• 雑音抑圧手法• 打音判定手法• シミュレーション結果• 今後の展望4

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AIについて2018/09/13

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AIについてのクイズ(1)
知能の存在について(チューリング･テスト)
２人の人間と１台のPCがあります．
CB

1. BとCは隔離された部屋にいます．
2. Aは部屋の外にいます．
男です
13歳です

22歳です
女です
本物の人間

人工知能 たとえば

B室 C室女
22歳

男
13歳

A

審査員

3. Aは部屋の外からBとCに，PCを使って5分間質問をします．

性別は?
何歳ですか?

A

何歳ですか？
22歳です

B

13歳です

C

BとCを人と判断することができますか?
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AIについてのクイズ(1)回答

知能の存在について(チューリング･テスト)

人工知能は思考ができるかという実験･ 人をだましたりするC･ たとえば家族や友達について答えられる

人工知能･ たとえば知らないふりをする

５分間で審査員が人工知能を人間と勘違いしたとき人工知能には知能がある7

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AIについてのクイズ(2)知能の存在について(中国語の部屋)你好吗？

元気ですか?

AとBの2人の人間がいます
1. Bさんは隔離された部屋にいます．

我也很好!

私は元気です2. Bさんは日本語しかわかりません．
3. 隔離された部屋に中国語が完全に書いてあるマニュアルがあります．

B
中国語マニュアル

4. Aさんが中国語で質問します．

5. Bさんがマニュアルを使って回答します．

我也很好!
AこのときBさんに知能はありますか？

你好吗？
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AIについてのクイズ(2) 回答
知能の存在について(中国語の部屋)？

Bさんは中国語を･ 「学習」していない．
･ 「理解」せず返答している．

我也很好!

A

･ 「思考」せずに返答している．

知能が存在しない你好吗？
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AIの知能とは知能 : 言葉を話したり，「学習」することで物事を「判断」，「理解」する心の特性．
知性 : 物事を知り，考え，「判断」する能力．
知的 : 知識に関する様子，知性をもつこと
知識 : 教育を通して人が獲得した専門的な技能．
知恵 : 計画し正しく判断する心の働き．

知能とは「学習」，「判断」，「理解」，「思考」することである

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AIの種類(1)
ジョン･サール･ カリフォルニア大学教授･ アメリカ合衆国の哲学者･ 人工知能批判である中国語の部屋について提案した

AIには弱いAI(Weak AI)と強いAI(Strong AI) が存在すると提唱

弱いAI(Weak AI)
問題解決や予測を行う．知能が無く問題解決器．

強いAI(Strong AI)
人間の知能に迫る．人間の仕事をこなせるようにる．
感情を理解できる．
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AIの種類(2)弱いAI (Weak AI)
ビッグデータ･ 建築 : 路面の痛み，柱の劣化･ 問題解決データベースから問題を探索し問題解決を行う･ 医療 : 病名，がんの発症･ 予測･ 経営 : 顧客データ
etc…

大容量のディジタルデータ

教師データや入力データをもとに予測を行う「学習」や「理解」をしていない

単なる問題解決や予測のできる機械
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AIの種類(3)強いAI (Strong AI)･ 思考 : 考える･ ビッグデータ･ 日常会話

学習

人工知能

･ 芸術
･ 感情･ 判断 : 決める

意思を持った回答･ 理解 : 分かる

人間を感じさせる知能を持つ
まさにド〇えもんです

正しくプログラムされたコンピュータには精神が宿るとされる．
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現在のAIができること(弱いAI)
顔認識
顔の特徴データを学習･骨格･口･眉間･鼻･目･眉毛

感情，年齢，性別等を予測することができる

Microsoft Face API

音声認識
わかりました打音を流しますね!

雰囲気に合ったいい感じの曲流して!

･ 音声認識ユーザーの声ユーザー以外に反応しない･ ビックデータ
ユーザーの趣味･趣向
ユーザーに合わせて予測･提案

Smart Speaker(AI Speaker)

強いAIに近づきつつあるが，「知能」を感じられない14

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現在のAIができること(強いAI)
現在強いAIは実現できていない．
強いAIに近いAI･ 唯一チューリングテストに合格したAI･ 弱いAIであるが知能を感じさせる解答をした
架空の少年であるEugenは婦人科医の父親を持ち，ペットとしてモルモット(Guinea pig)を飼っているという設定である．
Eugene Goostman

ペットを飼っていますか?

ぼくのお母さんはいつも，この汚い豚は，名前に”Guinea”(英国の旧通貨単位)がついているにもかかわらずただの豚でしかない．

弱いAIでも強いAIに近づくことができる
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AIの歴史2018/09/13

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AIの歴史
第1次AIブーム

1960

第2次AIブーム

1970

1980
1980年代前半
エキスパートシステムの誕生

1956年
ダートマス会議
1959年
世界初の人工知能

1970年
第1期AIの冬

1990

第3次AIブーム

2000

1980年代後半
第2期AIの冬

2006年
Deep Learningの実現手法が登場

2010
2013年
Deep Learningに注目が集まる2016年「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利

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第1次AIブーム

AIの原点

1960

第2次AIブーム

1970

1956年
ダートマス会議

1956年ダートマス会議

1959年
世界初の人工知能

1970年
第1期AIの冬

1980

1990

第3次AIブーム

2000

2010

2013年
1980年代前半 1980年代後半
Deep Learningにエキスパート 第2期AIの冬
注目が集まるシステムの誕生
2006年
Deep Learningの 2016年
実現手法が登場「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利

ジョン･マッカーシー･ プリンストン大学 Ph.D･ アメリカ合衆国の計算機科学者，認知科学者･プログラミング言語LISPを開発

ジョン･マッカーシーを含む10人がダートマス大学で会合をもちコンピュータに「知能」を与える議論を行った

Artificial Intelligence(人工知能)という言葉が生み出された
18

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第1次AIブーム

第1次AIブーム

1960

第2次AIブーム
1970

1956年
ダートマス会議

1959年
世界初の人工知能
1970年
第1期AIの冬

1980

1990

第3次AIブーム
2000

2010

2013年
1980年代前半 1980年代後半
Deep Learningにエキスパート 第2期AIの冬
注目が集まるシステムの誕生
2006年
Deep Learningの 2016年
実現手法が登場「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利

1959年 世界初の人工知能誕生
IBM社 IBM 701

第1次 AIブームの主な内容
1) ゲーム･パズルのプログラミング例)チェッカー，オセロ，チェス

2) プランニング例)計画，立案

3) コンピュータによる定理の証明
例)自然言語処理

Samuel Checkers-playing Program

世界で初めて開発された弱いAIはチェッカーを行うプログラムであった19

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第1次AIブーム･チェッカー
1. 参加できるプレイヤーは２人
2. プレイヤーは交互に駒を１個ずつ動かす
3. 駒は斜め前の１マスしか動けない
4. 斜め前に相手の駒があり，相手の駒を飛び越えたマスに駒が無い場合相手の駒を取る
5. ２個以上斜めに並んだ駒は取れない

6. 相手側の奥までたどり着いた場合，斜め後ろに進むことができるようになる･勝敗
相手の駒が無くなった場合，駒を全て取った方の勝利
次に動かせる駒がなくなった場合は敗北

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AIの仕組み (Perceptron)
Perceptronは神経細胞を人工的にあらわしたもの．

入力層

Perceptron

神経細胞体
入力

名前

重み

何らかの処理

出力層

出力

覚える
覚えない

入力

重み

名前

数式的な計算処理

出力

覚える
覚えない

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AIの仕組み (Neural Network)
Neural NetworkはNeuron(神経細胞)をもとに提案された．

入力層 中間層 出力層

神経細胞体

神経細胞

In : 1個
Out : 1個In : 多数
Out : 多数

Neural Network22

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第1次AIブーム

第1次AIブームの終焉

1960

第2次AIブーム

1970

1956年
ダートマス会議
1959年
世界初の人工知能

1970年
第1期AIの冬1970年代

1980

1990

第3次AIブーム

2000

2010

2013年
1980年代前半 1980年代後半
Deep Learningにエキスパート 第2期AIの冬
注目が集まるシステムの誕生
2006年
Deep Learningの 2016年
実現手法が登場「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利

AIの冬第1期

コンピュータ性能の限界
組み合わせ爆発第3世代コンピュータ
IBM社 System/360

指数関数時間でしか解けない問題があり，組み合わせ爆発が起きたため莫大な計算量となった．

第3世代コンピュータでは計算できない程演算量が多かった．
23

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第1次AIブームの終焉(組み合わせ爆発)
クイズ1S

1 × 1の正方形がありますG

StartからGoalへ行くには何通りありますか？

A. ２通り24

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第1次AIブームの終焉(組み合わせ爆発)
クイズ2
S

2 × 2の正方形がありますG

StartからGoalへ行くには何通りありますか？
※1度通った道は通れません

25

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第1次AIブームの終焉(組み合わせ爆発)
正解は...

A. 1２通り26

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第1次AIブームの終焉(組み合わせ爆発)
1×1

２通り
6倍

2×2

1２通り
92倍

3×3

184通り
4256倍

4×4

8512通り数が爆発的に大きくなる
27

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第1次AIブーム

第1次AIブームの終焉
1970年代AIの冬第1期

1960

1970

1980

1990

1959年
世界初の人工知能

モラベックのパラドクス

第3世代コンピュータでは理解することができなかった．

2000

2010
2013年
Deep Learningに注目が集まる2006年
Deep Learningの実現手法が登場

1970年
第1期AIの冬

人間には簡単に解けても，機械には簡単に解けない問題が見つかった

第3次AIブーム

1980年代後半
1980年代前半
第2期AIの冬
エキスパートシステムの誕生1956年
ダートマス会議

コンピュータ性能の限界

第2次AIブーム

2016年「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利

簡単
数学
を解く
画像･音声
認識
未来を予想

感情を持った対応
難しい28

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第1次AIブームの終焉(モラベックのパラドクス)
クイズ3

下の文を読んでみてください．

すもももももももものうち29

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第1次AIブームの終焉(モラベックのパラドクス)

正解

すもももももももものうち･ すももとももで分けると読むことができる･ 幼稚園児でも読めるような簡単な文章
30

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第1次AIブームの終焉(モラベックのパラドクス)

機械が読み取る

すもももももももものうち･ すももとももの判断ができない･ 助詞などの判断ができない

人間は簡単に解ける人工知能は簡単に解けない
1歳児レベルの知能と運動スキルを持つことも人工知能にはできなかった31

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第1次AIブーム

第2次AIブーム
1980年代

第2次AIブーム

1960

1970

1956年
ダートマス会議
1959年
世界初の人工知能

エキスパートシステム
専門家の知識から抽出したルールを使用する．

第2次AIブーム

1980

1980年代前半
エキスパートシステムの誕
生

1990

第3次AIブーム

2000

1980年代後半
第2期AIの冬

1970年
第1期AIの冬2010
2013年
Deep Learningに注目が集まる2006年
Deep Learningの実現手法が登場

2016年「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利

Dendral (1965年)
世界初のエキスパートシステム．実験データと科学に関する知識をベースとして使い，データに適合すると考えられる化学構造を割り出すプログラムである．

入力成分
質量数

Dendral

分子名
質量数

Dendral

分子名 𝐻2 𝑂
質量数 18原子価則

𝐻 = 1.0
𝑂 = 8.032

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第1次AIブーム

第2次AIブームの終焉

1960

第2次AIブーム

1970

1980年代前半
エキスパートシステムの誕生

1956年
ダートマス会議

1980年代AIの冬第2期

1980

1959年
世界初の人工知能1990

第3次AIブーム

2000

1980年代後半
第2期AIの冬2010
2013年
Deep Learningに注目が集まる2006年
Deep Learningの実現手法が登場

1970年
第1期AIの冬

2016年「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利コンピュータにコストがかかりすぎた･ コストがかかるが良い結果が出ない･ データベースがあっても学習していない
第5世代コンピュータ PIM･ 汎用性が無かった

知識入力

エキスパートシステム

出力

コストパフォーマンスが最悪であった
結果 : 資金難となりAIの冬第２期へ学習していない
33

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第1次AIブーム

第3次AIブーム

1960

第2次AIブーム

1970

1980

1980年代前半
エキスパートシステムの誕生

1956年
ダートマス会議
1959年
世界初の人工知能

2013年 Deep Learning(深層学習)

第3次AIブーム

1990

2000

1980年代後半
第2期AIの冬2010
2013年
Deep Learningに注目が集まる2006年
Deep Learningの実現手法が登場

1970年
第1期AIの冬

2016年「alphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利

多層(4層以上)のNeural Network
･･･
･･･

車･･･

バイク

･･･
･･･

トラック
入力データ

特徴を探す

入力層

中間層

出力層

Deep Neural Network

たくさんのデータを入力することで特徴をAIが見つけ出す34

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第3次AIブーム
Recurrent Neural Network･･･

今週はどんなことをしましたか?

･･･
･･･
･･･

家でゴロゴロしてました･･･

親子喧嘩と同じシステム

入力層

中間層

出力層

Recurrent Neural Network

今週はどんなことをしましたか?

言葉を解析し学習することができる!!
35

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まとめ
弱いAI
Perceptron
簡単なゲームや問題解決，予測ができた

Neural Network
Perceptronより複雑な問題解決や予測ができるようになった

Expert System
一つの問題に特化して問題解決や予測ができるようになった

Deep Learning
多層になったことでさらに精度が向上した

Recurrent Neural Network
人の言葉等の学習もできるようになった

強いAI
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今後の展望
AIについての今後(弱いAI+強いAI)
最適化 : 人間の行動を学習しその人に合わせた選択をする
過去のデータから提案机に座ったらPCを起動

学習
助言 : 人間の行動を検出しより良い選択肢や代替案を提案する
長時間うまくいかない

相手を思いやる提案

学習

人間を手助けするために発展していく
37 58