人工知能はカンブリア爆発を起こすか？
松原 仁（公立はこだて未来大学）
人工知能学会前会長
２０１７年１０月２７日

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ニュース！！

 １０月１９日に新しいAlphaGo Zero の論文がNatureに発表された
 囲碁のルールだけから（人間の棋譜や知識など一切使わずに）強化学習で強くした（たった３日間、TPU４台だけ）
 モンテカルロ法は使っていない 従来のAlphaGoに圧勝する強さになった（当然どの人間よりも圧倒的に強い）

人工知能

 Artificial Intelligence AI
 明確な定義はない（知能を定義することが人工知能の目標？）

 人間のような知性を持った人工物（コンピュータ、ロボット）を作ることを目標とする（工学的な目的）
 コンピュータを題材にして知能について研究する（科学的な目的）
 個人的には鉄腕アトムを作りたい3

人工知能の歴史（I) 第二次大戦後にコンピュータをいろいろな用途に使おうとした （数値だけでなく記号も処理できる）
 １９５０年頃 チューリング（イギリス）シャノン(アメリカ）
コンピュータにもチェスが指せることを示した
映画 イミテーション・ゲーム
 １９５６年 ダートマスの会議で人工知能という名前をつけた(マッカーシー）

人工知能の歴史（II) １９５０年代 夢はバラ色？ すぐにでもコンピュータは人間に追いつくと思っていた ほら吹きサイモン：あと１０
年でチェスで世界チャンピオンに勝つ！？ 最初の人工知能ブーム
 １９６０年代 反動の暗黒時代 機械翻訳で 「精神は尊い」が「ウオッカはおいしい」に？ 人工知能の冬の時
代人工知能の歴史（III) １９７０年代 復活の動き エキスパートシステム
 １９８０年代 AIバブル すぐにでも実用になりそうな予感がした 多くの電機の会社が「人工知能部」を設けた
 2回目の人工知能ブーム
 国の「第五世代コンピュータ」プロジェクトがなされた 1986年に人工知能学会が設立された
 １９９０年代 バブルがはじける やはりすぐには実用にならなかった 2回目の冬の時代

人工知能の歴史（Ⅳ）

 2010年代 3回目の復活
 人工知能ブームの再来 機械学習 特に 深層学習(deep learning) 背景にビッグデータ、IoTの存在（学習の材料がある）
 大量のデータの中に言語化しにくい知識がある！
 再度多くの企業が本格的に人工知能研究に参入
 2015年 経産省 産総研 ＡＩ研究センター スタート
 2017年 文科省 理研 ＡＩ研究センター スタート

（自己紹介代わりの研究紹介）

 コンピュータは創造性を持たせるための研究の一環として小説を書かせよう 「きまぐれ人工知能 作家ですのよ」 プロジェクトを２０１
２年から実施している コンピュータに星新一のようなショートショートを創作させることを目指す 一昨年の星新一賞（第３回）に人間とコンピュータ共同で創作した作品を応募した（順当に落選したが、一次審査に通った）
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9深層学習（ディープラーニング）
 パーセプトロン、ニューラル・ネットワークのリバイバル
 脳の神経回路網を模したネットワーク
 パーセプトロン 1960年代 パーセプトロン学習規則
１（２）層 線形分離可能のものしか扱えない ニューラル・ネットワーク 1980年代 逆伝播法
２（３）層 線形分離不可能なもののうちの良質のもの
 深層学習 2000年代 途中の層ごとに学習３（４）層から数十層 線形分離不可能で性質が悪いもの

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深層学習
 画像認識、音声認識などで圧倒的な性能を示す
 領域によっては人間を超えている 人の顔の認識 ９８％以上（人間超え） 医療画像の認識（一部は医者超え） 自動運転 機械翻訳 AIスピーカー
 現時点では結果がどうして得られたのかの説明ができない（ブラックボックス化している）
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従来のパターン認識

 パターン（アナログデータ）
 前処理部 デジタルデータ
 特徴抽出部
 識別部
 クラスに分類

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特徴抽出

 特徴抽出の「特徴」は人間が決めていた 例： 手書き数字の「２」の特徴
 人間が決めることで制約を受けている（人間の能力の限界がある）
 ディープラーニングは特徴抽出もコンピュータが行なう
 人間が見つけられなかった優れた特徴を抽出できる
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種の進化

 カンブリア紀 5億数千年前
 カンブリア爆発 生物の多様性が一気に広がった なぜこの時期に多様性が広がったのか？
 アンドリュー・パーカー 光スイッチ説
 生物が「眼」を持ったためという説
 初めて目を持った生物「三葉虫」が出現して他の生物を見つけて捕食 他の生物も（捕まえるため、逃げるため）目を持つように進化
14深層学習と画像認識

 コンピュータもディープラーニングによって「眼」を持ちつつある（カメラ＝網膜＝は以前からあったが、その後ろの視神経ができつつある）
 これから人工知能の能力も爆発的に進展する可能性がある15

ディープラーニングの適用 スマートフォンの音声対話 コンピュータ囲碁 自動運転（運転支援）
 入出国やコンサートでの個人認証
 肺がんのレントゲン写真の検査
 大腸がんの内視鏡検査

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AlphaGo １
 メインは D.Silver とAja Huang の二人
 2016年10月弱いプロ（２段）に5戦5勝 非公式戦を入れると8勝2敗
 深層学習でプロ棋士の棋譜（3000万局面）を再現する
予測器の作成 予測率 ５７％
 予測器を初期値としてコンピュータ同士で強化学習させ、元のに80％勝つシステムを作成
 そのシステムを使って3000万局面をデータにしてvaluenetworkを作成（これが囲碁の評価関数に相当） それにモンテカルロ木探索を使ってプレイするAlphaGo 2
 機械学習に50個のGPU 一か月
 対戦は１２０２個のＣＰＵと１７６個のＧＰＵ
 やはりGoogle の資金力はすごい Nature の論文の著者が20人！！

 「論文のレベルでは絶対イ・セドルに勝てない（すべてのプロ棋士が断言）が、機械学習がその後もすごくうまくいっていれば、もしかするともしかするかもしれない」と当初は思っていた。。。。

AlphaGo 3
 2016年３月 AlphaGoがイ・セドルに４勝１敗
 コンピュータ側の完勝（イ・セドルに大きなミスはない） 世界中の囲碁のプロ棋士、囲碁ファン、人工知能関係者がショックを受けている
 AlphaGoは人間より優れた大局観を持っている(コンピュータには人間に見えない未来が見えていた） すでに実力として人間よりもAlphaGoの方が上と思わざるを得ない
 囲碁も将棋と同じ道を辿ったことになる

その後のコンピュータ囲碁 日本のDeepZenGoが趙治勲に1勝2敗（2016年）
 刑天（中国）がカ・ケツといい勝負（2016年）
 Masterが世界中のトッププロ棋士に60連勝負けなし（2016－2017年）
 Master はAlphaGoの改良版
 DeepZenGoも井山に勝利
 2017年5月にカ・ケツとAlphaGoが対戦して勝利（3回戦）
 AlphaGo自己対戦５０局の棋譜公開（とんでもない手の連続で囲碁関係者に大きな衝撃を与える）

絶芸

 中国のテンセント(世界最大のゲーム会社）が作ったコンピュータ囲碁のプログラム
 深層学習（ディープラーニング）＋モンテカルロ木探索＋強化学習 AlphaGoの仕組みと基本的に一緒
 昨年AlPhaGoが発表されてから開発を開始
 開発メンバーは誰も囲碁のルールを知らず
 1年でトッププロ棋士に勝つレベルに達する
 人工知能の開発方法論が確立されたということ

定置網漁業

 定置網漁業の特徴
 受動的な漁法
 環境にやさしい漁法

 漁獲選択性はない 色々な魚が獲れる

 めじまぐろの資源管理
 6ブロックでの資源管理
 太平洋北部ブロックは上限超過
 6月に10日間の禁漁を実施
22まぐろの漁獲量の推移
140,000World

120,000

Japan

100,000
80,00060,00040,00020,000
0
1950

1960

1970

1980
23

1990

2000

2010
FishStatJ@FAO

めじまぐろの漁獲 まき網漁業 2,000トン／年
 能動的漁業 まぐろは 99% 以上

 定置網漁業 2,007トン／年
 受動的漁業 まぐろは 1％ 未満

24定置網魚群探知機

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魚種毎のグレースケール画像
めじまぐろ

ぶり2,684kg（10月3日）さけ

2,835kg（10月6日）

かたくちいわし1,560kg（11月5日）

するめいか漁網

4,045kg（11月1日）

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2,990kg（11月11日）

133㎏（10月22日）

魚種判別

 仮説
 魚群は箱網内を回遊する
 魚種毎の回遊速度がある
 魚種毎の回遊水深がある

 解析方法 水深毎に周波数を求める
 水深と周期で判別する
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資源保護の効果
 2015年10月の漁獲データに適用 出漁日数
 漁獲量
 仮想休漁29日間96,170kg（5,911kg）
2日間

保護量

漁獲量

めじまぐろ（5,911kg）

3,365kg

2,546kg

その他（90,259kg）

2,725kg

87,534kg

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ディープラーニングと人工知能 ディープラーニングは画像認識と音声認識が得意 ディープラーニングのための大量のデータを集めるのは一般的に大変 いまのディープラーニングは（普通の意味において）答えが出た経過を説明できない

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