GEBOK 2017 での人工知能とデータ科学
京都大学
喜多 一

1

GEBOK 一般情報教育の知識体系• GEBOK (General Education Body Of Knowledge): 情報処理学会が提唱する一般情報教育で扱う知識の体系• 情報処理学会が提唱するカリキュラム標準の一環で改訂• GEBOK 07 → GEBOK 2017.1• 一般教育の実態調査結果、技術・社会の動向をふまえて扱うエリア、内容の見直し• これに沿った教科書も作成中• WG
主査：稲垣知宏（広島大学） 副査：高橋尚子（國學院大学）
委員：喜多一（京都大学）
湯瀬裕昭（静岡県立大学）
岩根典之（広島市立大学）
上繁義史（長崎大学）
河村一樹（東京国際大学）
駒谷昇一（奈良女子大学）
立田ルミ（獨協大学）
辰己丈夫（放送大学）
徳野淳子（福井県立大学）
長瀧寛之（岡山大学）
布施泉（北海道大学）
堀江郁美（獨協大学）
山口泰（東京大学）
鷲崎弘宣（早稲田大学）

稲葉利江子（津田塾大学）
岡部成玄（北海道大学）
佐々木整（拓殖大学）
中鉢直宏（帝京大学）
中西通雄（大阪工業大学）
山際基（山梨大学）
和田勉（長野大学）

2

GEBOK 2017, エリアと学習時間
授業時間 時間外学習時間

略号

項目

GE-GUI

科目ガイダンス

1

0

GE-ICO

情報とコミュニケーション

3

6

GE-DIG

情報のディジタル化

48GE-CEO

コンピューティングの要素と構成

4

8

GE-ALP

アルゴリズムとプログラミング

7

14

GE-SIM

モデル化とシミュレーション

2

4

GE-DMO

データベースとデータモデリング

3

6

GE-AID

人工知能（AI）とデータ科学

48GE-INW

情報ネットワーク

7

14

GE-INS

社会と情報システム

10

20

GE-ISE

情報セキュリティ

5

10

GE-IET

情報倫理

12

24

GE-AIL

アカデミックICTリテラシー
3

GE-AID 人工知能（AI）とデータ科学• GEBOK 2017.1 で新設• 岩根典之先生（広島市立大学）と喜多が担当• 2コマ程度(2時間×2回)を意識した内容。
ただし、授業時間外学習 8 （時間）を想定。
• 人工知能とデータ科学、としたが、AI を中心に検討。
• データ科学教育は統計教育とも接続。
背景• AI のブレークスルー：• BIGDATA +• クラウド/モバイルコンピューティング +• DNN• 自動車の自動運転、ドローンなど機械のロボット化• 雇用喪失などの社会的インパクトへの懸念4

高校

大学・一般教育

情報情報教育AI・データ科学

数学

統計教育「数学教育」を受けた人はデータを扱ったことがない
5

ところで• AIと非AI を含めてのコンピュータ利用はどこまで知られているのでしょうか？
• 情報技術がどこで使われているかが分かりにくい。
• 開発や運用など利用の裏方はさらに分かりにくい。
• AI と非 AI の利用も見た目はあまり変わらない。
• 情報技術は複雑な人工物の積み上げ、どこに着目して理解すればいいのか難しい。

• AI と非AI の違いは何なんでしょうか？

6

断層撮影は AI ですか？
CT なぜ断面図が見られるの？

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%
82%A4%E3%83%AB:Chest.jpg

http://commons.wikimedia.org/wiki/File:
Computed_tomography_of_human_brain_(8).png
7

CTの原理：断面のモデル＋フーリエ変換
Calculate using
Fourier TransformYydetector

By changing θ, measure
F(X,θ） = ∫ f(X,Y) dY

Transmittencef（ｘ、ｙ）

Ｘθx

身体の内部の透過率をさまざまな角度から撮影した
X 線像から計算により推定する

X-ray Source8こんなところでも情報技術が株式会社ナベル、卵の検査装置
https://www.nabel.co.jp/product/acd.html

卵を叩いて、音で「ひび割れ」を判定し選別する。
株式会社サタケ、コメの光選別機
https://satake-japan.co.jp/pikasen/story.html

お米を一粒ずつ画像で確認して選別（エアーで吹き飛ばす）する。
9GE-AID を構成する４つの視点
GE-AID1 人の知と機械の知

GE-AID2 現代社会における期待と課題

GE-AID 人工知能とデータ科学

GE-AID3 人工知能の仕組み

GE-AID4 自動化とロボティクス
演繹的手法

演繹と帰納
帰納的手法

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GE-AID1 人の知と機械の知• 脳神経系の働きを中心に人の知能のメカニズムの概要を理解する。
• 知能を機械で実現できるのか、という問いについての論点として例えば、強いAI、弱いAI などの考え方を理解する。
• 情報技術の進展と並行して人工知能（AI）技術がどのように変化してきたかを理解する。
第５世代
コンピュータロジック型AI
知識工学
サイバネティクス

自動制御

ニューラルネットワーク
ロボティクス

ファジィ制御

機械学習
ＡＩブーム
11

GE-AID2 現代社会における人工知能（AI）・データ科学への期待と課題• 人工知能（AI）実用化の背景やボトルネックの解消について、インターネット、クラウド、IoT、とビッグデータ活用、ディープラーニングなどの人工知能（AI）技術の出現、センサ、CPU、GPGPUの低廉化、などの状況を理解する。
• 上記の動向を背景とするデータ科学という考え方について理解する。

背景期待• 人工知能やデータ科学のビジネス機会として、ネットワークサービス、セキュリティ、自動運転などを理解する。
• 人工知能がもたらす社会的課題として、自動化における倫理の問題、プライバシーの保護、雇用への影
響、シンギュラリティなどの論点を理解する。

課題12

GE-AID3 人工知能の仕組み• ４つの学習目標• 知的な機械を構成するための推論の方法として演繹・帰納の考え方を理解する。
• 知的な機械を構成するための知識の表現方法と、その利用としての推論、その獲得としての学習を関係づけて理解する。
• 対象の記号化と、記号化された空間での解探索を扱う
演繹に基づく人工知能（AI）の手法の概要を理解できる。

• 対象から得られるデータから学習により機能獲得を行う
帰納に基づく人工知能（AI）の手法の概要を理解する。
13

GE-AID3 人工知能の仕組み
演繹型 AI• 対象の記号化と、記号化された空間での解探索を扱う演繹に基づく人工知能（AI）の手法の概要を理解できる。
• 状態空間とその探索（含むゲーム木）• 最適化とメタヒューリティクス• 記号処理のためのプログラミング言語• 限界：組み合わせ爆発、シンボリックな扱いの限界

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GE-AID3 人工知能の仕組み
帰納型 AI• 対象から得られるデータから学習により機能獲得を行う
帰納に基づく人工知能（AI）の手法の概要を理解する。
• データからの推論と確率的モデル、２種類の過誤を知る。
• 一般化能力とその獲得や検証の必要性について知る。
• 応用領域としてのパターン認識を知る。
• 統計的推論と機械学習について以下の概念の概略を知る。
• 教師有り学習、教師無し学習、強化学習の考え方、• 学習機械の構成要素としてニューラルネットワーク（NN）、決定木、サポートベクターマシン（SVM）、ディープラーニングの概略を知る。
計算機科学の大半は「演繹」で構成、「帰納」はメディア情報処理など限定的
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GE-AID4 自動化とロボティクス（オプショナル）• 自動化機械を構成するセンサ、アクチュエータとそれをつなぐ情報処理という構成を理解する。
• 自動化機械を制御する基本的考え方として、シーケンス制御とフィードバック制御を理解する。
• ロボットの構成と制御について、産業用ロボット、自律ロボット、ドローン、探査機、パワードスーツなどの具体的な例を理解する。
• 自動化について人間機械系として、その構成と自動化と人間の意図との齟齬などの問題を理解する。
計算機科学は「機械の制御」「人の意思決定」「人間機械系」を扱ってこなかった16

情報教育の課題としての「科学の方法論」• 第1の科学―実験・経験• 第2の科学―理論• 第3の科学ーシミュレーション（計算科学）• 最適化ー設計のための方法論• 第4の科学ーデータ科学
古典的演繹的 ②理論
帰納的 ①実験・経験コンピュータ利用③計算科学(GE-SIM)④データ科学(GE-AID)

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