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ニューズレター No.

12 2018年夏号

2018年5月23日、日本文明研究所の第12回シンポジウムとして、特別講演「人工知能は人間を超えるか !?」が行われました。登壇者は、人工知能研究の第一人者である、東京大学准教授の松尾豊氏。モデレーターを作家で当研究所所長の猪瀬直樹氏が務めました。深層学習（ディープラーニング）の急激な進化により、世界が劇的に変わろうとしているいま、知っておくべきこと、日本の人工知能研究の現状や、日本の産業がどのように生き延びていけるのかなどが熱く語られました。その模様を一部載録いたします。
『週間読書人』2018年8月10日号

第3251号ならびに『WEB 読書人』
より転載）

ごあいさつ

日本文明研究所理事、株式会社紀伊國屋書店代表取締役会長兼社長

高井昌史

当研究所の創設以来、理事を仰せつかっておりまして、本来ならば、都築仁子理事長がご挨拶すべきところ、代理を務めさせていただきます。本日はAI 研究の第一人者である松尾豊先生のご講演ということで大変楽しみにしております。松尾先生は様々な著作を上梓されており、研究書のみならず、『マンガでわかる！人工知能』『よくわかる人工知能』といった一般読者向けの平易な解説書もお出しであり、いずれも売れ行き好調です。本日のテーマは「人工知能は人間を超えるか」です。個人的には、社長職をAIに委ねたら経営は必ず良くなるのだろうか？というところを、ぜひ伺いたいと思っております。
せっかくの機会ですから、皆様もどうぞ積極的に先生にご質問をお寄せ下さい。

AI時代に求められる「霊性」について
会長

後藤俊夫

今回のテーマであるAIと日本文明の関連について考える中で、浮かんできたのが、100年も前、禅について英語で世界に発信した鈴木大拙のことです。AIは人間の理性、知性、
いわゆる左脳の部分を超えるとも言われます。知識、論理、推論まで含めて、創造性の領域にも接近し、その先の感性部分に到達するべく、日夜、研究が進んでいます。数年前、（日本経済新聞社主催）という文学賞の候補作「日経星新一賞」

部分を霊性と呼びました。個別宗教については言及せず、絶対者の存在という意味での宗教的存在です。それについて、
しっこく「精神が物質と対立して、かえってその桎梏に悩むとき、みずからの霊性に触着する時節があると、対立相克の悶えは自然に融消し去るのである」と述べています。人間が人間として悩まないとき、すなわち、赤ん坊のときには、霊性というのは目覚めない、と。加えて、日本という国が時代として、霊性に目覚めたのは鎌倉時代であり、その中の一つが禅だとも書いています。

「鈴木大拙」と聞くと禅の専門家と考えがちですが、よく調にAIが書いた作品が残ったことが話題になりました。
べると生涯をかけて霊性、特に「日本的霊性」の研究に没頭
すなわち、文学の世界でも、人工知能が人間と同等、あるしたというのが正確なところのようです。AIが理性、感性のいはそれ以上のレベルに達する可能性がある。音楽も同様で、 域に近づきつつあるという今、われわれがやるべきことは、ネット上にはロボットがつくった音楽が多数流れています。わ「人間」をもっと知ることではないでしょうか。AIの時代になれわれの脳内で左脳が司る理性、右脳が司る感性の両方がればなるほど、文明というものの重要性も問われるのではな
AIに追い抜かれかねない。その上で最後まで残る分野はあいでしょうか。そして、知識や感性のさらに奥底、鈴木大拙のるだろうか。そう考えて浮かんだのが、鈴木大拙の「霊性」という霊性の領域にある魂のところが問われるのではないかという言葉です。
感じております。
「日本的霊性」ということを頭の片隅に置き
霊性とは何か。鈴木大拙は、われわれの精神の真ん中にあながら、松尾先生のお話を伺うとこれからの一つの手がかり
る、包みきれない何かと、そこに付随する宗教意識のようなになるのではないかと思っております。

一般財団法人日本文明研究所

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電話：03-5456-8082

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ウェブサイト：http://www.japancivilization.org/ 設立：2015年8月 デザイン：アーティザンカンパニー

第 12 回 シ ン ポ ジ ウム 報 告

特別講演

人工知能は
人間を超えるか!?
猪瀬直樹

×
松尾豊

ディープラーニングの二 年 前、

大きなイノベーション
松尾

いま人工知能が大きなブームです

ープラーニングなのです。

が、実はこれは三度目のブームに当たります。人工知能の研究は一九五六年に始まり、六二年を経ています

ァ碁はプロ棋士の棋譜データを学習

人間は誰もいない状況です。アルフの柯潔九段に勝ち、太刀打ちできる九段を破りました。また昨年は中国

ファ碁が、韓国のプロ棋士・李世乭

では、人工知能は何ができて何がでも繰り返しています。今回のブーム

冬の時代がくる、ということを何度追いつかず、妄想が失望に変わり、語られてきました。ところが技術が能は人間を超える」といった妄想がが、第一次ＡＩブームから「人工知し、それをベースに自己対局を繰りきないのかを、きちんと知る必要がカケツ

返すことで強くなっていたのですが、外のチェスでも将棋でも、自己対局

ータすらいりません。そして囲碁以て今に至ります。そして、昔出来なは昔からのものが少しずつ良くなっす。大まかに言えば、いまある技術

術は、十数年前から研究されていま

実はいま騒がれている自動運転技で強くなることができるのです。将かったことはほとんどの場合、いまルファ

棋では最強の人工知能ポナンザが、もできないままなのです。でもその中で、ディープラーニングの技術だ

昨年名人に勝ちました。が、さらに（エルモ）が勝利し、ら学習をスタートして、わずか二時が で き る の で し ょ う か。 一 つ 目 はでは、ディープラーニングでは何

けは、大きなイノベーションが起こ間で到達してしまいます。名人が一「認識」です。次に「運動の習熟」。

の レ ベ ル に さ え、 ア ル

生かかって身に着けるものを、わず

そ れ か ら「 言 葉 の 理 解 」、この三段っています。

か二時間です。こうした人工知能に階です。

は、 真 っ さ ら な 状 態 か

中心的に使われている技術が、ディ

ファ

その

ナンザに

世界コンピュータ将棋選手権で、ポは、 学 習 用 の 棋 譜 デあると思います。

イ セ ド ルが開発した人工知能のアル

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さらに、昨年十二月に開発されたア

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モデレーター2

「認識」から話していきますと、猫、に「眼が細長い場合に、耳が垂れて類の定義を与えることにします。次まず「目が丸ければ猫」だと、分がこれが、コンピュータには難しい。

見わけることができますね。ところように特徴量を学習できるシステムています。コンピュータも、人間のっぽさ」を、無意識のうちに学習し上 が り ま せ ん で し た。 人 間 は、「～している限りは、画像認識の精度はと言いますが、特徴量を人間が定義

こうした「～っぽさ」を「特徴量」

なかなか難しいことなのです。

いれば犬、耳がピンと立っていればが必要だった、ということなのです。

犬、狼、三枚の写真を、人はパッと狼」と判断基準を与えます。一見、の猫」

それを可能にしたのがディープラーニングです。
「

このルールで認識できそうに思いま
すが、世の中にはいろいろな犬がいが有名ですが、から取ってきた画像をコンピュータに大量て、例えばシベリアンハスキーは、耳が尖っているけれど狼ではない。

に見せるだけで、猫らしさが学習でに映っている個々の物体それぞれを、一秒間に四七フレーム読み取ることができます。しかもこのプログラム

は全世界に共有されており、ネット

検索ですぐに手に入れることができます。

認識から運動の習熟、言葉の意味理解へ

この画像認識をロボット技術と組

み 合 わ せ る と、「 運 動 の 習 熟 」 が 可

能になります。人間は同じ行動を繰

データセットを使い、数万枚の画像

クメイキングでした。世界中で同じ

二〇一二年は、画像認識のエポッータが人間を超えているということ

既に画像認識においては、コンピュ

五・一％のエラー率だと言います。

です。同じタスクを人間が行うと、一四年は六・七％、現在は二・三％いきます。二〇一三年には十一％、あわせたり、蓋を開け閉めしたり、

例えば、ブロックの凸と凹を組みやらせる仕組が開発されています。

それと同じことを、コンピュータにま す。「 強 化 学 習 」 と 言 い ま す が、することで、だんだん上達していきり返すと、うまくできた行動を強化

をコンピュータが当てて、その正答様々な高さの棒にハンガーをかける

きる、そういう仕組みが開発された率を競います。が、なんと、二〇一です。こうした変化が、わずか五年

それまで人力で定義していた「特徴切り出すセグメンテーションなど、り出す物体検出や、対象物の領域を画像認識には、画像中の物体を取で、高速に自ら学習します。従来の様子を撮影し、経験を共有すること台のコンピュータがカメラで運動の識しながら調整していきます。十数のです。

二年の優勝チームは、従来の記録を量」を、ディープラーニングが自動

さまざまなタスクに細分化されます。

など、いろいろなタスクを、眼で認程の間に起こっているのです。

的に学習するシステムが開発されたロボットや機械の技術では、形やサためでした。これ以降、画像認識のイズが違うものを、調整しながら持ラー率を叩き出したました。それは、いきなり十％も下回る、十六％のエ

猪瀬直樹所長

例えば、 YOLOv2という、物体検
出プログラムでは、一つの映像の中エラー率は、速度を上げて低下して

3

Y
o G
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T o
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b l
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犬っぽさ、狼っぽさを定義するのは、

松尾豊氏

とを、人間は、赤ちゃんのときに、物によって持つべき場所が違うこかったからです。

画像認識の精度が悪くて眼が見えな

つということはできませんでした。

りし、概念を摑めるようになる。そいろいろなものを触ったり、落した

ると、体の動かし方が上手になり、よく似ていて、見て分かるようになです。これは子どもの発達の過程とーを弾いている写真を取り込むとする技術です。例えば、男性がギタ

ニングという、画像を見て文を生成ります。一つはイメージキャプショ

意味理解もできるようになりつつあ

わけではありません。人は、心の動っても、戸田奈津子さんに替われる

ただもちろん、いかに精度が上が人間の能力に近づいています。

出ています。が、それでも従来より心を打つ小説や俳句作品を作れるか同様に、この先自動機械が、人のきや文化的な背景も含めて、翻訳しして言葉の意味が分かるようになります。

〟という文が出てきます。逆guitarに、文を入れると絵が出てくるといといえば、それは難しいでしょう。

〝

いろいろなものを持っては落すことを繰り返し、いつの間にか学習しま
僕は二〇一四年の秋の段階で次のよう技術もできつつあり、〝 A very largeになっていましたが、三歳児でもでなどの研究は、そこそこできるようやチェスゲーム、数学の定理の証明です。コンピュータによる医療診断

は子どものできることほど難しいの言いますが、コンピュータにとって「モラベックのパラドックス」とで認識ができるようになると医療画

三〇年ぐらいまでに完成する。①②

う、六つのステップで発展し、二〇⑤言語理解

タラクションしながら行動する技術の学習

測は①画像認識の精度向上を描いています。それと同じことがたとき、頭の中に無意識にイメージされています。私たちは何かを聞いなく、文書を元にイメージが作り出

ここでは、画像を検索するのでは像が出てくるのです。

〟という文を入れると、大きskies.
な飛行機が、青い空を飛んでいる画

感情や葛藤は持ちません。人間の知

それと同じで、人工知能は生命的なになってもチュンチュン鳴かない。

飛行機が作られますが、飛行機は朝さい。工学的に飛ぶ原理を解明して鳥と飛ぶことの関係だと思ってくだの現象です。人間と知能の関係は、れたものであり、それらは生命由来④周りの環境に上手にインうな簡単なことが、できるようにな

いのではなく、三歳児でもできるよのＡＩは、高度なことができてすごの状況が変わりました。つまり最近

第三次のＡＩブームによって、こだ予想を外したのは、三～五倍早い

際に、その通りに進んでいます。たきるようになるのではないかと。実訳や、ホワイトカラー支援全般がで⑥の言葉の意味理解までいくと、翻いは介護、調理・掃除、それから⑤語や日本語となると、言語の体系がまで到達しています。英語から中国よる翻訳とほとんど遜色ないところ

ランス語から英語への翻訳は、人にば英語からスペイン語の翻訳や、フ非常に精度が上がっています。例えディープラーニング方式に変わり、⑥大規模知識理解といってきたからすごいのです。それにスピードで進んでいるということで古生物学者アンドリュー・パーカ「眼の誕生」です。

この発展の理由を一言でいうと、人工知能の進化「眼の誕生」による、知能なのです。

能を工学的に解明したものが、人工小説や俳句は、感情や本能が表現さきるようなこと、例えば画像認識は像の診断、防犯・監視、③④の運動行われているのです。

ているからです。

す。それと同じことを、ロボットがうに予測しています。人工知能技術

commercial plane flying in blue

man in black shirt is playing

できるようになってきています。

②行動予

なかなか精度が上がらなかった。その習熟までいくと自動運転、物流・③環境変化に影響しにくい行動

れは人が、自分がそれをどうしてや建設の凝視や、農業の自動化、ある

よって、世の中がどう変わっていく

しいですし、人と自動翻訳との差もだいぶ違うので、人間にとっても難コンピュータは現段階で、言葉のす。

認識、運動ときて、次は「言葉」のかを、考えていく必要があります。

翻 訳 は、 二 年 前 か られるのか、説明できないからです。

G
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o
g
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4

か ら だ と、「 光 ス イ ッ チ 説 」 を と なのですが、パーカーは、眼が出来た

リア爆発が起こったのかは諸説あるた時期だと言われます。なぜカンブ

現存する生物の全ての種が出そろっ

歴史の中の、わずか一千万年の間に、カンブリア期とは、地球四六億年のア爆発について書いた本があります。

ーの『眼の誕生』という、カンブリ

い機械に合わせて管理されていた。

たし、工場のラインも、眼の見えな形も材質も定まっている必要があっ史でした。工場で扱われる品物は、

いかに使いこなすか、その工夫の歴

我々の文明は、眼の見えない機械をラーニングにあたります。今までのています。この視覚野が、ディープ

野で処理することによってものを見トラクターもコンバインも、動か

そして現在自動化されていないのは、しているのは人間です。稲やジャガ

眼の見えない機械では作業が難しい

か動けなかった。ところが、史上初

イモのような、根こそぎ取るものはえています。それまでの生物は眼がめて高度な眼を持つ三葉虫が現われまだいいですが、みかんやりんご、なかったので、嗅覚や触覚を頼りに、て、生存上、圧倒的に有利なので大トマト、キュウリなどの果樹や園芸分野です。その典型が、農業や建設、繁殖した。そのうち逃げる方も眼を作物は、人間が眼でみて収穫する必

のろのろ進んでぶつかると食べたり、持ち始め、早く泳いで逃げようとか、要があります。農業は、ほとんどの食品加工業などです。

みつからないように擬態しようとか、作業に眼を必要としています。だか

ぶつかられると逃げたり、緩慢にし眼を持ったことにより、生物の生存も、鉄筋を組んだり、溶接をしたり、戦略が多様化し、種が多様化したと。
の世界でも起こると考えます。眼をコンクリートを流し込んだり、全て

ら人手不足で困っている。建設現場持つようになったことで、出来るタ眼が必要です。食品加工も、眼がな

僕はこれと同じことが、ロボット

スクが圧倒的に増え、機械の種類もければ、素材を切ることも、フライ

しかし眼の技術によって、農業やり返すこともできない。

パンにのせて色が変わったらひっく

急速に増えると。
カメラのイメージセンサーは、生物でいう網膜に当たります。我々は網膜で受け取った信号を、脳の視覚

5

いかと思います。建設業の中では、

すいし、コストの見合う分野ではな

は、トマト収穫は比較的自動化しや

インパクトです。例えば農業の中で能性が出てきました。これは巨大な建設、飲食産業も、自動化できる可配置されるということです。

離されて、社会の必要なところに再う こ と は、「認識」が人間から切りと同じように、機械が眼を持つといされ、代替されることとなりました。

肉に紐づいていた「力」が、切り離き、それまで人間あるいは家畜の筋片づけとは物を認識して、元あった

すが、片づけロボットはありません。

現在は、お掃除ロボットはありまこともできますね。

院で、二四時間、機械の眼が見守ると思います。あるいは介護施設や病後どう進展していくのか注目される

り各点がこの線からどれだけ離れてます。この y´
は推測値を表し、実際の値とどれだけずれているか、つま

き、〈 ＝
y´ ＋
a

書きます。近似直線の追加で線を引

飲料の売り上げとの関係を散布図に例えばある店の、その日の気温とに可能なところから自動化し、周辺らいは出来ると思います。そのようしいですが、食洗機に皿を入れるぐ作業で、最初から自動化するのは難いでしょう。調理はかなり複合的な工が足りないので、実現可能性が高ラーニングによる眼底検査機器を認

リカ政府機関のＦＤＡが、ディープ開発されています。つい先月、アメ

並み医者の精度を超える自動機器がら皮膚科、内視鏡などの診断は、軒野で、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ、それか

実際に一番進んでいるのは医療分こります。生活感は大きく向上する

戻 っ て い る、「 家 の ホ テ ル 化 」 が 起ってくると、全ての物が元の場所にトが日常化すれば、朝出かけて夜帰能性が充分あります。片づけロボッ

れもいまの技術ならば、製品化の可場所に戻す作業だからです。でもこみつかるのです。これが最小二乗法

この点の上にうまく乗るような線がするようにａやｂの値を決めると、多少ずれているので、これを最小にます。二乗和は全ての点が、線からるので、誤差を二乗して足し合わせ

方向とマイナス方向の誤差と両方あいるのか、誤差を取ります。プラス〉という式になり
bx

溶接は比較的単一作業ですし、溶接領域へと広げていくのがよいのでは

でしょう。

です。

可しました。もはやサポートではな
く、医者の業務を替わって行うとこないかと思います。
実は、農業機械、建設機械、食品

飲料の売上で計算式を作りましたが、今は気温という一変数に対する、

ディープラーニングは、ろまできているのです。
次に進んでいるのが顔認証です。

これを気温と湿度の二変数にします。

加工機械に日本は強く、世界にもシェアを広げています。ハードウェア

最小二乗法である

いいポジションに付けるのではない

械の開発に関しては、うまくすればしんできましたが、眼を持つ自動機を作れずに、ここ二〇年経済的に苦

ンターネット関連のビッグビジネス

やすい分野だと思います。日本はイする。これは日本企業が力を発揮しく擦り合わせて、自動化機械を開発

監視したいですから、非常に相性がし出すのです。中国国家は、国民をどこのカメラに映ったかを十秒で探いる必要はないし、尋ね人が最後にしています。モニター室で人が見てが、どんどんディープラーニング化

一億台以上の監視カメラがあります

全て顔認証です。中国の全国土には中国のテンセントの入退出の管理は

加すると線が引けます。これを引く

セルで散布図を描き、近似直線を追で使われる方法ですが、例えばエク二乗法」です。最小二乗法は統計学で い う と、「 深 い 関 数 を 使 っ た 最 小

ます。ディープラーニングとは一言うことを、構造からもう少し説明しディープラーニングとは何かといれを１万変数にしても同じです。

ま一変数を二変数にしましたが、こやｂやｃの値を決めていきます。い差の二乗和が最小になるように、ａ誤差を二乗して足し合わせ、この誤使 っ た 式〈 ＝
＋ cX2
〉 で、
y´ ＋
a bX1
実際の値とどれだけずれているか、

緒 で、 をy´と
X1という二変数をX2ります。そうなってもやることは一

すると三次元になり、線が平面になかと。

アルゴリズムが最小二乗法です。

第一次産業革命では蒸気機関がでいいのですが、こうした状況も、今にも入っていますが、とディープラーニングの技術をうま

i
P
h
o
n
e
X

6

〇〇の画像に猫が映っているかどう違うところがあります。ディープラ

やや簡略化したために、少し事実とさらに言うと、ここまでの説明は乗法で求めているということです。

このパラメータも基本的に、最小二形性の強い関数となるのです。ただものとなり、全体の猫関数も、非線なそれぞれの関数が非線形性の強い＋ …… ＋ K10000,1X10000）〉、 中 間 的

るようになった、ということです。

パラメータを持つ最小二乗法が解けま解消され、お化けのように大量のパワー不足とデータ不足。それがいィープラーニングでは行われます。
そ の と き に も や る こ と は 同 じ で、い。

かを判定したいは、この問題にあたーニングで活用するのは、線形の一

我々の住む世界が階層的だから、関

１万変数の問題というのは普通はります。つまり一万個の変数に対し、
次 式 で は な く、 深 い 式 で す。 X1やす。また、ありとあらゆる画像が構

現在はさらに、シグモイド関数かなさそうですが、例えば一〇〇×一

猫なら１、猫でなければ０を返すよ
な ど の 変 数 か ら、 直 接、 関
X10000数を定義するのではなく、一度別の成する空間を考えると、そのなかで数も階層的な方がいいということでこのように関数を深くするのは、うな関数を見つけるようなことがデ中間的な関数 やなどを定
f1 …
f2 f100
義して、この関数を用いて、猫関数「猫」が該当する領域は部分空間にくても三十～四十変数ですが、ディ重回帰分析とか、多変量解析は、多できるということです。

猫の画像認識は、最小二乗法で学習

それを最小にする K0
から K10000
までの値を決めればいい。このように、σが一定量を超えると発火するという、非線形な要素を入れることで、刺激義しても線形のままですが、ここに一次式にいくら中間的な関数を定ることができるのです。

パラメータは、最小二乗法でみつけじで、猫関数を非常に深く定義したなります。でもやることはやはり同四層、五層……と層が増えることに〉 と な り、 中 間 的K10000X10000な関数を増やすほど、二層、三層、となのです。

法が、簡単な関数を重ね合わせることを考えたときに、最も効果的な方を少なくしながら表現力を上げるこりますので、できるだけパラメータ

うするとデータがたくさん必要にな

ラメータの数が多くなりますが、そ

表現力が高くするには、通常は、パ

表現力の高い関数を作る必要がある。

ます。こういう形を切り取るために、ゃとねじまがった複雑な形をしていけないのです。しかし ReLUの値はＸですから、微分したときに必ず定が０になってしまい、最適解に近づ求めようとしますが、ほとんど微分

なくなるのです。微分して最適値を

力値Ｙが１に近づき張り付いて動か

力値Ｘが大きくなればなるほど、出ぜシグモイド関数より ReLUがいいかというと、シグモイド関数は、入の領域になるとＸに変わります。なています。 ReLUの式は〈 max（ 0,x）〉で表し、負の領域のときは０で、正

美しき
シグモイド関数から、現実的な ReLU
へを作るのです。式は〈 猫 （ ）
X＝ K0
f
…… ＋

から X10000
までの一万個の変数X1を使った式〈 ＝＋ K1X1＋ K2X2y´ K0ープラーニングでは、数万変数から神経細胞ニューロンの働きを模擬し深い階層を持った関数を作って、数項が残るので、うまく最適解に収＋ら ReLU（ Rectified Linear Unit
）という活性化関数を使うようになってき

数億変数使います。データがものす

ようとします。Ⅹの値が正のときにパラメータからデータを推定するこ束します。

なりますが、その領域はぐにゃぐに

ごくたくさんいりますし、パラメーは１をとり、負のときには０をとるとは、何十年も前から研究者が目指

K 2 X＋2

タ （ 変 数 値 ）を 推 定 す る た め に、 計

シグモイド関数（σ）を作り、この（σ）

していたことですが、なかなか実現が使われるようになったの
ReLU
は、二〇一二年頃からで、人工知能

K 1 X＋
1

算機のパワーがものすごく必要です。

をそれぞれの関数の頭につけることしなかった。その理由が、計算機の＋ …… ＋ K10000X10000〉 を 作 り、
実際の値との誤差の二乗和をとり、つまりディープラーニングとは、最で〈 （＝ （ K01＋ K11X1＋ K21X2
X
f1 ）変量解析に近いものです。ただ普通、

マーケティングの、重回帰分析や多ディープラーニングは、経済学や小二乗法のお化けだと思ってくださ7

始まってから何十年もの間、研究者のニューラルネットワークの研究がたということです。

すと。非常に最適化の性質が向上しの偏差値、つまりある一定の値を返

これが提案されたのは、二〇一五

はシグモイド関数ばかり使っていました。なぜなら、シグモイド関数のσす。皆できないと思いこんで何十年

普通に誰でもやるようなことなのでかった。これは統計に携わる人なら、年のことでした。研究を何十年も続けていて、誰も正規化しようとしな
max

〈 （ ）
＝ （
）という式が美しいX
1/ 1+eからです。ところがの〈ReLU

プラーニングは、以前は現実的でなも停滞してきましたが、その壁を越（かったので、どうせできないならば、

えたら、どんどん発展が進み、現在）） は 格 好 が よ く な い。 デ ィ ー0,x

理論的に美しい方を使いたいと考え

ディープラーニングは、るということです。

のような精度の向上につながっていたわけですね。
もう一つだけバッチ正規化（ Batch）を紹介します。ニ
Normalizationューラルネットワークで深い関数をえたのか誤差を戻していく、誤差逆

日本人向きの技術？

最適化するときに、どのぐらい間違伝播という方法があります。変化の分散１になるように、調整しましょ

各ニューロンが出力する値を平均０、てきたのですが、バッチ正規化では、

数はなかなか最適化できないとされ限大に発散したり、これまで深い関ープな式とし、神経細胞ニューロン間関数を重ねることで非線形なディを変数一万から一億使い、簡単な中測できる「最小二乗法」です。それ

うと、Ｘの値を入れるとＹの値が推ディープラーニングは、一言でい割合が０に収束してしまったり、無うと。要するに各ニューロンが出すの働きを模擬して深層学習を可能にともあれ最小二乗法ですから、Ｘ

値を、偏差値にしようと。それだけうになったのです。微分が０に収束とＹに何をもってくるかというだけします。
したり、無限大に発散することがなの話なんです。Ｘに画像を持ってきのことですが、それでうまくいくよ

くなり、どのニューロンもそれなり

8

に画像を、Ｙにクラスとバウンディ

くると、画像認識ができる。またＸて、Ｙにクラス

二年のジェフリー・ヒントン教授たています。画像認識に関する二〇一一番トップは一七〇〇〇回引用され五〇〇本を引用回数順に並べると、俸をもらっている人もいます。サッが一つ上がり、中には数十億円の年す。これが三十位以内になると、桁初任給の相場が年収五千万円以上でほどのリストで三〇〇位前後でも、けても、最後はスーパーコンピュー投資になっていない。国が予算をつ

三つ目が一番重要ですが、人への味がない。

する部署があっても、あるだけで意― 猫や犬をもってングボックス （画像を囲む長方形の枠
ちの伝説的な論文です。

タを買ってしまう。というのも、今線）を出力するように設定すると、カーのトップ選手のような扱いです。

ディープラーニングの設計とハードが報われる作業なのです。それから、ば集めるほど、精度が上がる。努力ーニングをしたり、データを集めれしたり、コツコツパラメータのチュ

思っています。回路を細やかに修正

ーニングの設計は、日本人向きだとーニングがたくさんあるディープラ

僕は、原理が簡単で、細かいチュ習できる。原理としては簡単です。

ことを考えれば、基本的に何でも学ラルネットワークでつなぐかというになる。それをどのように、ニューに日本語の文をもってくれば、翻訳

そして、このランキングに日本人きたことを示していると思います。

しているか、全く新しい分野が出てーニングがいかに従来の技術と隔絶ることはないですよね。ディープラ

ときに、上位にこれだけ若い人が入野で、論文の引用数順で並べ替えた

一二年以降の論文です。他の学術分

い世代ばかりです。しかもほぼ二〇は、二十代後半から三十代前半の若た、別格の人たちです。がそれ以外

代にずっと研究し続けて壁を突破し教祖たちが並びます。彼らは冬の時カンというディープラーニング界のン、ヨシュア・ベンジオ、ヤン・ル

年配者が理解しないと、昔ながらのその価値を、人事権や運営権を持つもうとしている人はたくさんいます。

い人でディープラーニングに取り組トが現われたときと同じように、若ついていけていない。インターネッ

ディープラーニングの急速な進展に日本の問題点はまず、古いこと。

という状況です。

の闘いに日本は全く参加していない、

いま急速に人材を集めています。そて、中国のアリババやテンセントは、

は、数百人単位でいるのです。そしし、にップレベルの人材が百人以上います

ら今まで二社が上場しています。

る人がたくさん出て、松尾研究室からかなチャンスがあるので、起業すしています。技術を身に着ければ明なので、その点では遜色ないと自負

ニングの講義を始めたのとほぼ同じ

えています。二〇一五年は、グロー〇名、翌々年は三六〇名と倍々で増

初年度は七〇名が受講、翌年は一九ィープラーニングのゼミを始めて、僕は、東大で二〇一五年から、デ千万を払うことができないのです。

さらに、これを研究者別の引用数

ウェアの設計の、組み合せ方によっは全く入っていません。一番上が四物体検出のアルゴリズムになりますて大きな価値が生まれますから、そ〇〇位です。残念なことに日本では、

大きなチャンスなのに、日本企業でこれは非常に大きな技術革新なのの日本の人事制度では、若い人に数の辺りも日本人の得意とするところ

国も企業も、ディープラーニング以は軒並み意思決定ができない。僕はで、産業的な仕組みが必要だと思い、に は、 こ う い う ト

だと思います。

前の人工知能にばかり投資していま「 消 極 的 全 張 り 」 と 呼 ん で い ま す が、

昨年六月に日本ディープラーニング

ランキングにすると上位に、ヒント

ところが現状としては、ディープす。そしてこの勝負は人材獲得で決意思決定しないがために、全てに薄協会を設立しました。その目的の一し、Ｘに英語の文をもってきて、Ｙ

ラーニングの技術において、日本はまるのです。ディープラーニングのく張る。大手企業に人工知能を担当

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二つ目に、遅い。製造業にとって分野への投資になってしまう。

や全く世界に追従できていません。デ

優秀な人材はほとんど皆、若い。先人材育成

産業的な仕組み作りとバルなトップ大学が、ディープラー

ィープラーニング関連の学術論文一

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格 （ Ｅ 資 格 ）で す。 も う 一 つ は デ ィ

身に着けた人に出す、エンジニア資

プラーニングの技術をある一定以上試験を用意しました。一つはディー

区別がつきにくい領域なので、資格

そして、人工知能は偽物と本物のを提供して欲しいと。

生から社会人まで、幅広く学ぶ機会

から、他大学や様々な事業者に、学みで取り組んでも高が知れていますを増やすということです。松尾研のつは、ディープラーニングの技術者

年十二月に実施し、受験した約一五

うになります。第一回のＧ検定は昨すときに、重視すべき点が分かるよ

そして取得すればＩＴベンダーと話間勉強すれば、取得できる資格です。

ぜひ使っていただきたい。一～二週

事、マーケティング等の担当者に、を考えている経営者、新規事業、人た。これは、人工知能を使った事業

そういう発想からＧ検定を作りまし側のレベルを上げる必要があります。

えていこうと思うのならば、発注者

ディープラーニングで、産業を変られない。それをすると、日本の雇若者に、数千万円もの初任給を与えんど二〇～三〇代だけれど、日本でニングの先端をいく技術者は、ほと決定権がある。世界のディープラー

序列、終身雇用で、五〇～六〇代にと。しかし日本のシステムは、年功高めることは、日本人に向いている、

猪瀬

Dialogueープラーニングの基礎的な理解を、〇〇名のうち半分が合格しました。

用システムが崩れてしまうから。そ日本に、
ディープラーニング
総力戦研究所を！

ビジネスに生かす力をはかるＧ検定

今後、年三回実施予定です。

ディープラーニングの技術をです。

ランならば、一万円する料理だから立ってしまっている。これがレスト

め、単に工数による金額設定が成り低さにあると思っています。そのた

ディープラーニングのリテラシーの機関、金融機関など、ユーザー側の発注者である国や地方自治体、医療ながらなかった大きな原因の一つは、

いかにディープラーニングに投資すをここから巻き返そうとするときに、日本は出る幕がないでしょう。それば、アメリカと中国が闘いに勝ち、す。しかしこのスピードのままいけ

術で解決できる確率が高まっていま

因 す る 労 働 力 の 不 足 は、「 眼 」 の 技ンスだと思います。少子高齢化に起づくりは、日本にとって大きなチャ

適正な給料設定をすれば、人材がなの考え方を変えなければ進みません。

でも給料は変わらず低いまま。根本

グ人材がいないことに困っています。

ですよね。どこもディープラーニンとなら、既存の人事制度を変えたい

業も結構あります。しかしできるこ松尾く。

もしくは企業が、別会社を作っていうなると、起業するしかないですね。

うまい、と言っているようなものでるか、それをいかにスピード感をもだれ込んでくるはずです。

ディープラーニングを用いたものす。普通は顧客が、安いけれどうまってやるか、真剣に考えていかなけ

猪瀬日本のＩＴ業界が産業競争力につ

い店を見つけようとする中で、店側

ればなりません。

に、それを展開するシステムや、企日本人に向いている分野なのそうですね。別会社を作る企はしのぎを削って業界の質が上がる
わけですよね。

10

んどん引き離されていく。松尾研究

リコンバレーや中国の深圳から、ど業の古い統治機構が癌になって、シにも学んでもらえるように、オンラる必要がありますし、地方にいる方

松尾研だけでなく、他大学にも広げっている人は、六〇～七〇人います。

猪瀬

必要なのではないかと思います。

勝ち目があるのかを考える場所が、に分析し、どこに落ち度やあるいは五一号ならびに『ＷＥＢ読書人』より転載）（『週間読書人』二〇一八年八月一〇日第三二あるべきです。（文中敬称略）

1975年香川県生まれ。97年東大工学部卒。2002年同大学院博士課程修了。
略学専攻 准教授。日本の人工知能研究の第一人者。

ード大客員研究員。07年より現職。02年人工知能学会論文賞、07年情報処

博士（工学）。同年より、産業技術総合研究所研究員。05年より、スタンフォ

理学会 長尾真記念特別賞受賞。著書に『人工知能は人間を超えるか〜ディ

今度は勝つために、総力戦研

室は、一人シリコンバレーをしてい究所が必要だね。これは国家戦略で国家のリアリズム』（共著）『明治維新で変わらなかった日本の核心』（共著）。

イン講座を開設するなど、多角的に

ク 太宰治伝』。近著に『救出』『戦争・天皇・国家』『民警』『東京の敵』『国民るようなところがあるけれどね

12月に東京都知事に就任。13年12月辞任。15年12月に大阪府市特別顧問

進めています。高専の方にも、ディに就任。代表作に『昭和16年夏の敗戦』『ペルソナ三島由紀夫伝』
『ピカレス

（笑）
。そういう中でＧ検定は、社会首相より道路公団民営化委員に任命される。07年6月東京都副知事に。12年

ープラーニングに取り組んでもらいン賞を受賞。
『日本国の研究』で96年度文藝春秋読者賞受賞。2002年小泉的に認知できる形を作ったことが、

猪瀬直樹（いのせ・なおき）

たいですね。

作家。1946年生まれ。87年『ミカドの肖像』で第18回大宅壮一ノンフィクショ

大きいですね。

東大大学院工学系研究科総合研究機構 知の構造化センター 技術経営戦

技能の習得は、なるべく早い松尾

松尾 豊（まつお・ゆたか）

猪瀬

松尾

専出身者がいますが、つべこべいわ

講演者紹介

ところで、経済産業省は何かして……本当は資格制度を作るのは、国ずに手が動く。しかも、地方に優良

そうなんです。松尾研にも高方がいいよね。

の仕事ではないかと思いますね。教なハードウエアメーカーが多くあっ応援はしてくれていますがくれているの？

育を広げる取り組みにも、早く着手て、ディープラーニング人材を欲しがっています。地方それぞれの高専して欲しいです。
日本のディープラーニングの研究で人材を育てて、地元の企業に貢献

そ し て 四 〇 ～ 五 〇 代 の 方 も、 時は、学術的には勝ち目はないですが、代 が 大 き く 変 わ っ て い る の で、 なするという流れは、ありだと思いま

機器メーカーも、エンジンやトラン

そんなことは関係ありません。なぜジスタを発明したわけではない。海るべく早く学習し始めた人が得をす。

外で発明された物を創意工夫して、します。

って、日本の自動車メーカーも電子マーケットを切り開いたわけです。

年夏の敗戦』と猪瀬

僕は『昭和ディープラーニングも同じことをす

いう本を書いているけれど、今の日本はそのときの状況と変わらないよ

ればいい。
猪瀬

うな、辛いところがありますね。

松尾研には、何人ぐらいの研究者がいるんですか。

松尾

まさに、総力戦研究所のよう松尾な、今の日本のＡＩの状況を客観的正式に所属しているのは三〇名弱です。ただプロジェクトに関わ

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ープラーニングの先にあるもの』『人工知能はなぜ未来を変えるのか』など。

日本文明研究所 2018 第13回 シンポジウム
人工知能に置き換えられない人間の人間としての最後の砦は、五感でしょう。ところが現代社会はその五感を喪失しつつあります。かつてわれわれの暮らしは豊富な香りと音につつまれていました。
室町時代に初代志野宗信が京都で始めた香道は現在まで一度も途切れることなくその伝統を継承しています。今回、志野流香道の蜂谷宗苾・若宗匠より、聞香について実践を交えてご教授いただきます。
香りは聞く、のです。
「平家物語」に登場する祇園精舎の鐘の音とは、どのような音色でしょうか。クリスタルボウ
ル奏者・石塚麻美さんによる演奏で、聞香とともに古代の音を味わいます。

特別講演

五感を研ぎ澄ます─日本古来の香りと音とは？
蜂谷 一枝軒 宗苾 氏

志野流香道 21世家元継承者

石塚麻実、クリスタリスト麻実 氏

一般社団法人クリスタルボウル・アカデミー・ジャパン代表理事、
クリスタルボウル・アカデミー・ジャパン株式会社代表取締役

参加費：2000円（当日、受付にてお支払いください）

日時：2018年8月28日（火）19時～21時（18時30分開場予定）
会場：日本経済大学東京渋谷キャンパス246ホール（定員100名）〒151-0031 東京都渋谷区桜丘町25-17

伝統工芸品
紹介サイトのご案内

司会 猪瀬直樹 氏

作家、日本文明研究所所長

参加申込先：下記のサイトよりお申込み下さい。
http://www.japancivilization.org
お問い合わせ先 一般財団法人日本文明研究所
TEL 03-5456-8082

海外サイト：https://shops.japancivilization.org

日本国内サイト：http://japancivil.shop9.makeshop.jp

所長からのメッセージ
日本文明研究所では、シンポジウムに加え、伝統工芸品の紹介と販売を行っております。日本には現在約1200の伝統工芸品があるといわれますが、それらの生産基盤が衰退しつつあるのが現状です。当研究所は、活動の一環として、全国の貴重な伝統工芸の品々を掘り起こし、永々と受け継がれてきた日本人の匠の技や美を皆様とともに堪能し、育んでいけることを願っております。

つまみかんざし

山越阿弥陀（半分タイプ）

お問合せ：一般財団法人日本文明研究所〒 150-0031

山越阿弥陀（原寸タイプ）
東京都渋谷区桜丘町24-5

日本竹古風京都籠京焼 陶器

縅（おどし）サムライ鎧

電話：03-5456-8082 Mail：info@japancivilization.org