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データサイエンス概論I＆II
人工知能入門九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

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人工知能（AI）とは

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人工知能(AI) ＝人間の知能を真似する機械
冷蔵庫の奥に古い豚肉を見つけたから，今晩のおかずにこっそり混ぜちゃおう

おや，○子さんの機嫌がわるいぞ．
きっとテストのヤマが外れたんだろう ところで，知能って何？

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我々の知能は，様々なことをやっている 予測や発見、パターン認識を行う
 数学の問題を解く
 文章を読んで理解し、さらに翻訳する

 会話する 将棋のようなゲームをする ラーメンをおいしいと思う 音楽を聴いて感動する

超多機能 ジョークを聞いて笑う
 作文をする
 絵を描く 恋愛感情を持つ

1 つ の A I にこれらすべての機能を持たせるのは難しそう

 人の考え方に共感する
 気になるところに注意を向ける
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5

特化型AIとは？

⊃ 特定の知能だけを人工的に実現したAI
 =特定のことしかできないAI
 現在利用されているすべてのAIは，特化型AI
 画像認識AI
 対話AI (チャットボット)
別物として独立して作られたもの
 将棋AI 天気予報AI…

 天気予報AIに将棋は無理，画像認識AIに対話は無理…

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特化型AIは本当に知能なのか？
「中国語の部屋」 [Searle,1980]
 部屋の中の人は中国語を全く理解していないのに，外から見ると中国語に関する知能を持ってるように見える

中国語の部屋
日本的首都在哪里？
日本の首都はどこですか？

太好了!
すごい！

东京東京です日本的首都在哪里？
↓东京
ルールブックに従って回答するだけ

ルールブック しかしこれは「何かを考える」ような知能ではない

 現在の特化型AIが実現しているのは，まさにこの形式
 →そのため「弱いAI」とも呼ばれる
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汎用AIとは？
 我々の知能と同じ柔軟さと多機能性を持つ「強いAI」
 現状ではまだ検討段階
 「どんなAIが強いAIなのか」も定義できていないのが実情
 実現するための一つの方法は「全脳シミュレーション」
 ①脳を構成する神経細胞(ニューロン) の個々の動きを再現
 ②それら神経細胞（ニューロン）を繋げて脳全体を再現

全脳シミュレーションの草分け，EPFL/Blue Brain Project
https://www.epfl.ch/research/domains/bluebrain/gallery/

我が国の「全脳アーキテクチャ・イニシアティブ」
https://wba-initiative.org/wba/

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身の回りで活用される
人工知能

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9「人工無能」と言われた対話ソフトウエア
Eliza (1966)
 原理
 キーワードと変換規則を用意
 相手の発話中からキーワードを探索 変換規則を適用し、相手の発話を変換して応答 キーワードが見つからない時は• 文脈に無関係な話を持ち出す• 以前の話題に言及する

 精神医による問診と似ているらしい

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人工無能Elizaと対話してみる E: Hello, I am Eliza.
 私：I hope you can answer my question E: Oh... can answer your question?
 私： I believe you.
 E: We were discussing you, not me.
 私： My question is about COVID-19.
 E: Can you elaborate on that?
 私： What is the best way to escape from COVID-19?
 E: What is it that you really want to know?
 私： The safest place.
のらりくらりと続くだけ E: What does that suggest to you?
やっぱり無能？
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身の回りで活用される人工知能：チャットボット
 2018年9月から「福岡市×LINEで粗大ごみ自動受付」開始

https://linefukuoka.co.jp/ja/project/smartcityproject/casestudy/garbage/九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

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身の回りで活用される人工知能：
対話生成AI: ChatGPT, Bing, Bard

ユーザからの質問(プログラムにバグ．どう直せばよい？)

ChatGPT(もうちょっと詳しく．
全体なのか一部なのか？)ユーザー(一部です)

ChatGPT(もしかしたら resultWorkerErrを閉じてないのが問題かも．)
https://openai.com/blog/chatgpt/

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身の回りで活用される人工知能：
顔認識

笑顔認識

omron.co.jp

canon.jp

個人認証

年齢認識

顔検出

glory.co.jp

nonbiri-tereka.hatenablog.com

omron.co.jp
九州大学
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赤ちゃん認識14

身の回りで活用される人工知能：
画像認識
 文字画像認識

 画像検索 (google imagesearch)

 「博多ラーメン」で検索すると…

実は郵便番号は，郵便区分機という機械が読んでいる

https://jpn.nec.com/kids/himitsu/04.html

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身の回りで活用される人工知能：
医療診断
 皮膚がん判定 (正常 or 癌の2クラス判別)

誤って癌と診断することの少なさ

悪性良性

AI

人間

見落としの少なさ[Esteva+, Nature, 2023年7月版
Feb 2017]
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身の回りで活用される人工知能：
テキストからの画像合成(2022)
 Stable diffusion model
Giant strawberries are falling from the sky
and crashing into buildings.

https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion

A swimming pool is filled by noodles.

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身の回りで活用される人工知能：
推薦・広告配信 あなた及び他の人々のネット利用歴や過去の購買履歴を用いて，AIが「あなたが興味を持ちそうな情報」を提供

 余談：例えばgoogleでの検索履歴はすべて記録されていて，googleはその履歴を他社に売っている

 これにより，我々は「無料」でGoogleを利用できている• https://adssettings.google.com/ を見てみると..

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ゲームと人工知能：“IBM Watson”
 2011年2月，アメリカのクイズ番組でチャンピオンを抑えて優勝

https://www.research.ibm.com/history/

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ゲームと人工知能：コンピュータ将棋
 第２期電王戦 2017年4～5月
 第2期叡王・佐藤天彦にコンピュータが2連勝！

http://denou.jp/2017/ これで電王戦は終了
 「人間とコンピュータが同じルールで真剣勝負をするという歴史的役割は終わった」
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ゲームと人工知能：
AlphaGo (囲碁)
 2016年3月に韓国のプロ棋士に4勝1敗と勝ち越し
 深層学習＋膨大な棋譜データ＋計算機どうしで戦う訓練

http://www.asahi.com

 2017年5月に中国のトッププロにも勝利→プロジェクト中止へ九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

21“東ロボくん”：「ロボットは東大に入れるか」 2013.11.28
 「センター試験」模試で，私大579校のうち、403大学の合格可能性がＡ判定！
 2015.11.14
 全大学の６割にあたる
474大学1094学部で合格の可能性が80％以上
 偏差値57.8

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人工知能を活用したビジネス：
シェアリングエコノミー
 インターネット上のプラットフォームを介して個人間でシェア（賃借や売買や提供）をしていく新しい経済の動き

 ５つのシェア対象：場所，乗り物，モノ，人，スキル，金 場所：宿泊施設(Airbnb) やオフィスの貸し
 乗り物：自動車（Uber ではドライバーを含めて共有） モノ：ネットフリーマーケット
 人：家事代行者，配達人

 AIの利用例
 いつ・どこで・どのような共有依頼が来るかの予測 シェアすべきリソース（部屋や車）の最適配分
 需要・供給に応じた利用価格の自動決定（ダイナミックプライシング）
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人工知能を活用したビジネス：商品の推薦（リコメンド）
 AIが「このような商品を過去に買ったり，このようなweb ページを過去に閲覧したり，このようなメッセージを送ったりする人は，このような商品を買う可能性が高い」を推測
推薦

これまでの購買行動・閲覧履歴データ利用

興味を持ちそうな商品や記事をAIで推測

利用

様々な人々の購買行動・閲覧履歴データ
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人工知能を活用したビジネス：
顧客監視（サーベイランス）
 カメラを店舗や街中に設置して，ヒトの動きやモノの動きを観察する

サービス
 防犯

• 万引きなど犯罪の抑制

 異常検知• 例えば，人間が何千台ものエレベータ内の状況を同時監視するのは不可能• 「普段起こっていない状況」となったエレベータをAIが判断 → 人間に通報

 顧客の行動把握• 「どのぐらいの年齢の人が，どの商品棚の前に，どれぐらい滞在するか」をAIで把握(トライアル社）• 無人店舗応用(Amazon Go)
https://www.trial-net.co.jp

Wikipedia “Amazon Go”

カメラが天井に 河川氾濫や渋滞監視等にも利用 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

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人工知能を活用したビジネス：
デジタルトランスフォーメーション(DX) AI を含む様々な情報処理技術によりビジネスや様々な組織の効率を向上させること

 DXの例：ロボティックプロセスオートメーション(RPA) 複数のファイルを解析・統合し，作業に必要なファイルを自動生成
 DXの例：名刺管理
 社内に集まった顧客の名刺を管理，ある商談に適切な顧客を自動抽出 今後DXが多用されると考えられているオフィス業務
 意思決定，予測，人事，経理ミス発見，業績評価など
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機械学習による人工知能の作り方

コンピュータ（AI）も学習なしでは，賢くなれない
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人工知能の作り方(1/2)
ルールベース型
 人間がルールを決めて，それに従って判断等を行う
 「エキスパートシステム」とも呼ばれる

 Ex. 診療AIをルールベースで作るとすれば…
熱がXX度以上あって，意識がなければ，〇〇病を疑う○○病の薬を服用中なら，△△薬の同時服用はＮＧ

熱がXX度以上?

noyes

専門家の様々な知識意識なし？

出血あり？

yes

yes

○○病
過去の受診からP日経過
熱はないが，出血があり， していて，血圧に変化がなけ
れば，××としてよい
痛みがあれば，△△の可能性がある○○病の薬服用？

痛みあり？
yes

△△病

yes

 利点

※実際にはより複雑な推論を行う

 なぜその推論結果(答え)になったのか，解釈が容易である

 欠点
 知識を網羅的に列挙するのが困難．矛盾した知識が存在すると困る．

 推論方法が複雑になることが多い

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28

人工知能の作り方(2/2)
機械学習型
 多数のデータ（実例）に潜む傾向を計算機に自動的に獲得させる
 Ex. 診療AIを機械学習で作るとすれば…
膨大な診療事例症状

症状と診断結果の関係を獲得
診断結果

発熱

出血

痛み

血圧ありありなし

120○○病ありありあり100△△病ありなし

なし

105

健康⋮⋮⋮⋮⋮

機械学習 利点 （データが十分であれば）高精度なAIを実現できる

 欠点
 複雑な問題ほど大量のデータが必要になる
 手法によっては，推論結果の解釈が困難である（「ブラックボックス」AIと呼ばれる）九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

29「学習」とは？(1/2)
我々人間の学習

たくさんの練習問題を解いて正しく回答できる
ように準備

初めて見る
テストの問題でも正しく回答できる！

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30「学習」とは？(2/2)
AIの学習＝機械の学習
 診療AIの場合
問題（症状）
発熱

出血

痛み

血圧

回答
(診断)

ありありなし120○○病

ありありあり100△△病ありなし

なし

105

健康⋮

⋮⋮

⋮

⋮

問題
（初めて見る症状）
発熱

出血

痛み

血圧ありあり

あり

98

回答
(診断)
△△病

 画像認識AIの場合問題（画像）

回答

犬猫

問題（初めて見る画像）

回答

犬九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

31

機械学習とは？
 AIは最初からカシコイわけではない 「こういう入力には，こう出力しなさい」といった「例」をたくさん用意し，その通り出力するように，AIを調整する必要

入力 これを（教師あり）機械学習と呼ぶ

出力

犬猫

 十分な例でAIを学習できれば，「（学習に使ってない）初めて見る入力にも，正しい出力を返すことができる」
 これが嬉しいところ！

初めて見る入力

出力

犬九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

32

機械学習によって何が可能になるか？
その代表例
 予測

未知の値
(特に未来の値)

過去の傾向 認識・分類

入力

出力（分類結果）

犬 生成

すでに存在する様々なデータ

世界に存在しなかった新しいデータ

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33

機械学習とデータ
 データが十分にないと，学習しても性能が出せない 「問題集を1,2ページ解いた程度では，テストの点は悪い」のと同じ犬に関する知識豊富

犬に関する知識不足

 データがたくさんあっても，似たようなものばかりではダメ 「問題集の，ある問題だけを100回解いても，テストの点は悪い」
ほとんど同じ
犬ばかり

犬犬犬⋮

⋮???

犬
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34

AIとは，関数 𝑦 = 𝑓(𝑥)である！

難しく考えなくてOK. 要するに𝑥を入れたら𝑦を返すもの
𝑦 = 𝑓(𝑥)

 予測

未知の値𝑦
(特に未来の値)

過去の傾向𝑥 認識・分類入力𝑥𝑦 = 𝑓(𝑥)出力𝑦（分類結果）

犬 生成
すでに存在する様々なデータ𝑥𝑦 = 𝑓(𝑥)世界に存在しなかった
新しいデータ𝑦九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

35

関数𝑦 = 𝑓(𝑥)とは…
 こんな感じでしたよね

出力𝑦関数𝑓(𝑥)

それに応じた𝑦が決まる

入力𝑥
ある𝑥を入れると なので，画像認識AIを(それっぽく)関数の絵にしてみると…
 注：非常に大雑把な絵で，不正確な部分もありますが…

𝑥

𝑓(𝑥)

𝑦

出力𝑦

関数𝑓(𝑥)

犬猫

犬

入力𝑥
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36

従って，機械学習とは，データによって，関数 𝑦 = 𝑓 𝑥 を望ましい形に「いじる」方法
 画像認識ならば…
関数𝑓(𝑥)

関数𝑓(𝑥)

猿
犬

犬

学習

猫

猫

入力𝑥
入力𝑥

学習前は全然間違った答えを出す

学習により，正しい答えを出せる関数となる

 【付録】「教師あり学習，教師なし学習」も適宜ご参考に
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37

関数の形をいじる？→「パラメータ」をいじる
 関数𝑦 = 𝑎𝑥 は， 𝑎 をいじると傾きが変わる

𝑦𝑦 = 𝑓(𝑥) = 𝑎𝑥

𝑦 = 𝑓(𝑥) = 𝑎𝑥 + 𝑏𝑦𝑥

 関数𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏 は， 𝑎や𝑏 をいじると傾きや高さが変わる𝑥 関数𝑦 = 𝑎𝑥 2 + 𝑏𝑥 + 𝑐は， 𝑎や𝑏や𝑐をいじると色々変わる これら， 𝑎や𝑏や𝑐をパラメータと呼ぶ
 「調節スライダー」のようなもの

𝑦 = 𝑓(𝑥) = 𝑎𝑥 2 + 𝑏𝑥 + 𝑐
𝑦𝑎𝑏𝑐

𝑥

−∞

0+∞

AI関数𝑓(𝑥)𝑦 AI用の関数𝑦 = 𝑓(𝑥)にもパラメータがあって，それをいじると形がいろいろ変わる（＝性能も変わる）

𝑥

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38

回帰分析の話を思い出していただけると嬉しい 実は「機械学習≒回帰分析」
 なので，機械学習の正体は「人智を超えた謎の方法」でもなんでもない

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39

AIの性能が劇的に向上した理由

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40

AIの性能が，最近劇的に向上した3つの理由
 深層ニューラルネットワークの利用 パラメータ数が膨大（数千万～数億個のパラメータを持つ）＝調整の自由度が非常に高い→うまく調整できれば，相当複雑な問題でも扱える！

数千万の 非常に大規模なデータが手に入るようになった 深層ニューラルネットワークの大量のパラメータを調整（＝学習）するのに十分なデータが手に入る
 コンピュータのパワーアップ
 大量のデータを用いた深層ニューラルネットワークの学習が可能になった
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前ページの「３つの理由」をさらに加速させる「オープン戦略」
ソース＝source-code = プログラム，のこと
 オープンソース
 githubライブラリ=自分で作ると面倒なプログラムを
 深層学習の各種ライブラリ
誰かが使いやすいようにあらかじめ作成し，• keras, pytorch, tensorflow,…

公開してくれているもの

 オープンデータ
 GAFAによるデータ提供
 各種コンペティション
 Kaggle (次ページ)

無料で，誰でも，AI関係の開発・研究ができる点がブームの背後に!

 Webから無料で使えるコンピュータも Google Colaboratory (2021年3月現在無料)
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関連話題： 「公開コンペサイト Kaggle」
糖尿病性網膜症の診断データ公開@2015

重症度診断付き(5段階)画像が35,000枚!

661チームが参加

賞金
1位：$50,000
2位：$30,000
3位：$20,000
サンプルデータの例
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43

現在のAIにできないこと

AIの性能が劇的に向上したとしても，「人間にとって代わる」なんて，まだ夢の先九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

44

現在のAIは万能ではない！
 実現できているのは「特化型AI」のみ
 画像認識など，特定のことしかできない
 汎用AIはまだ研究途上 十分なデータがなければ正しく動かない プライバシーにかかわるデータは集めづらい 大地震などの希少データは収集不可能
 他にも次に挙げる問題が存在 ケース① 敵対的事例
 ケース② フレーム問題
 ケース③ 判断根拠が不明確
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45特化型AIですら全く万能ではない
ケース① 敵対的事例の存在
 人間だと絶対起こさないような誤りを起こす AIが間違うような意地悪な「ノイズ」を加えると…

“A”

“A”
＋ノイズ

“A”

“B”

 「習っていないものについては融通が利かない」ことを意味
 上の例で人間は「ノイズは不要」という「常識」を使って正解する
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46

特化型AIですら全く万能ではない
ケース② フレーム問題
 特定の範囲のことしか「考えが及ばない」
 有名な例：
台車に載った段ボール箱を持ってきて承知しました

持ってまいりました すべての可能性を考えようとすればキリがなくて止まってしまう 爆弾をどこに置いたらどのような影響が..?! ← 無限通りの可能性
 人間がフレーム問題をどう回避しているのかは依然不明
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47

特化型AIですら全く万能ではない
ケース③判断根拠が不明確
 AI(深層ニューラルネット)の判断根拠を見出すのが難しい
あなたの網膜画像を見たところ手術が必要です！
な，なぜ!? どんな原因？

それは説明できません
医療画像診断AI

 現在この問題を解決するべく explainable AI（説明可能AI）の研究が数多く行われている 例えば「画像中のどの領域に注目して判断したか」を推測する

網膜のこの辺に病変があると判断しました

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48

【付録】
教師あり機械学習と教師なし機械学習

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49
49

教師あり機械学習とは 「この𝑥に対しては，こんな𝑦を返してほしい」という「例」に基づいて，関数𝑦 = 𝑓(𝑥)を自動的に定める方法
 「例」(学習サンプル)は多数必要

 「画像認識」ならば…

𝑥𝑓

𝑦𝑥𝑓

犬犬

猫学習𝑦利用九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

50
50

教師あり学習～図で表現 こういう風に犬と猫のデータが与えられたとする

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51
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教師あり学習～図で表現 𝑓(犬) = 0, 𝑓(猫) = 1となるような関数𝑓を見つけたい

𝑦 = 1 (猫)𝑥 =●では𝑥 =●では𝑓 𝑥 = 0になってほしい

𝑓 𝑥 = 1になってほしい

𝑦 = 0 (犬)九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

52
52

教師あり学習～図で表現 例えばこんな感じに𝑓を決定してほしい

𝑦 = 𝑓(𝑥)𝑦 = 1 (猫)𝑦 = 0 (犬)九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

53
53

教師あり学習～図で表現
 上から見ると，犬と猫の境界線がわかる
 この図の場合，境界線はまっすぐ(直線)九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

54
54

教師あり学習～図で表現 この𝑓さえあれば「初めて見る𝑥」も犬か猫か認識できる

𝑦 = 𝑓(𝑥)𝑦 = 1 (猫)

𝑦~1
だから猫!
𝑦 = 0 (犬)九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

55
55

何が「教師」だったのか？
 各データは「犬」か「猫」かわかっている すなわち人間(=教師)が，各データの正解を教えている
𝑦 = 1 (猫)𝑥 =●では𝑥 =●では𝑓 𝑥 = 0になってほしい

𝑓 𝑥 = 1になってほしい

𝑦 = 0 (犬)九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

56

深層ニューラルネットワークの教師あり学習

𝑦𝑓𝑥
入力

期待する出力(教師)

𝑥𝑓𝑦
犬

猫

学習
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パラメータ数が膨大な深層ニューラルネットワーク，複雑な関数𝑓を表現できる

57
57

 複雑に入り組んだ問題でも分けられる！
𝑓がぐにゃぐにゃだから境界もぐにゃぐにゃ

先ほどの例では境界はまっすぐ

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/neural_networks/plot_mlp_alpha.html

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58
58

では教師が無い状態というのは？
 計算機は，どのデータが犬か猫か，知らされていない なので，𝑦 = 𝑓(𝑥)を作ることはできない なので，画像認識のための機械学習はできない では，何もできないのか？

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59
59「教師無し学習」ならできる
 近くにいるものどうしを「グルーピング」すること
 すなわち（前にやった）「クラスタリング」とは，教師なし学習の一種(何かわからないが似たものが集まっている)(何かわからないが似たものが集まっている)

グループ2

グループ1

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60
60「教師無し学習」に期待すること 「グループの中身を見てみると，ほとんどが同じ部類だった」ら嬉しい！

このグループのデータは全部猫だった！
こういうのもありますが

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61

【付録】
AI・機械学習関連の少し進んだ話

敵対的生成ネットワーク・強化学習・転移学習

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62

敵対的生成ネットワーク：
考え方 (1/2)
 敵対的な上達（＝ライバルが切磋琢磨する）
ピッチャーは打たれて反省し，より良い球を投げるように訓練する

反省＆訓練

共に上達する！
バッターは打てなくて反省し，良い球でも打てるように訓練する

反省＆訓練
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敵対的生成ネットワーク：
考え方 (2/2)

63
63

 この考えをAIによる「顔画像」生成に利用すると…
生成AIは見破られて反省し，より本物に近いものを生成するように訓練される生成AIが作ったもの！ 本物ではない！
生成された画像

反省＆訓練
生成AI

識別AI

共に上達する！
識別AIは(生成AIの生成物を)見破られなくて反省し，より本物のみを選べるように訓練される
本物だ..と思うよ

生成された画像

生成AI

識別AI

反省＆訓練

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敵対的生成ネットワーク：
様々な応用例6464

 画像生成 もはや本物の顔画像と区別つかないレベル(下はすべて「実在しない」人の顔画像)[Karras+, “Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation”, ICLR2018] 一般的な画像もきれいに合成（下はやはりすべて「実在しない」画像)[Brock+, “Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis”, ICLR2019] 音楽も生成できるように Jukebox by OpenAI

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敵対的生成ネットワーク：
高精度すぎて社会問題も引き起こしている65
65

 DeepFake ある人の顔を別の人に入れ替えた動画
 政治的デマ動画の生成
 フェイクポルノ動画生成
 AI美空ひばり
 生前の映像や歌声から新曲を歌う映像を生成 2019年紅白歌合戦で披露
 「死者への冒涜」という否定的意見もWikipedia “DeepFake”

 故人AI 生前に音声情報を収集しておき，死後にそれらデータを使って，対話等を作り出す．チャットボット型も九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2023年7月版

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強化学習：その背後にある考え方

将棋が強くなるには，「先を読む力」が必要

運転がうまくなるには，「先を読む力」が必要

しかし，いきなりその力を持てるわけではない

しかし，いきなりその力を持てるわけではない

試行錯誤で「先を読む力」をつけていく(=強化学習)

試行錯誤で「先を読む力」をつけていく(=強化学習)
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強化学習：方法 現在の場面において，現時点での知識に基づいて，最善と思われる行動をする

 将棋の例：ある手を打つ

 それが長期的に見てよかったか・悪かったか（当然失敗もする）を評価

 将棋の例：打った手が失敗だったか成功だったを評価 評価結果に基づいて知識を修正
 将棋の例：失敗だったらそういう手は打たないようにする こうした試行錯誤を繰り返し，知識を洗練していく
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強化学習：応用
 ゲーム
 ブロック崩しやスーパーマリオ（遊んでみたい人は OpenAI Gym）
 AlphaGo: 2017年に人類最強のトップ棋士に勝ち越す
 ロボット制御
 ロボットの腕(ロボットアーム) でうまく部品をつまむ方法を学習させる

Siemens社

 自動運転 アクセル・ブレーキ・ハンドルを制御しながら安全に目的地にたどり着く
songyanho.github.io
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転移学習：考え方と方法
 少ないデータしかなくても，それでなんとか賢いAIを作りたい そのために，別の大量データを使いまわす！
少データでは精度が出ない

低精度 健康病気

そこで大量の別データでまず学習

高精度 犬猫ネズミ

深層ニューラルネットワーク(AI)

深層ニューラルネットワーク(AI)

データ少大量データ

少データで追加学習

高精度 健康大部分を使いまわす病気

深層ニューラルネットワーク
(AI)

データ少

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