⼈⼯知能とその応⽤
近畿⼤学理⼯学部情報学科
半⽥久志

1Agendau ⼈⼯知能とは
u ⼈⼯知能で出来ること
u 深層学習（ディープラーニング）u 適⽤事例2

⼈⼯知能の定義
u ⼈⼯知能とは計算モデルを⽤いた
u 知的システムの設計や構成に関する研究
u ⼈間の知的能⼒(知能)の解明に関する研究

u 強い⼈⼯知能：

考え，⼼を持つAI

u 弱い⼈⼯知能：

考え，⼼を持つかのように振舞うAI

u 現在の⼈⼯知能は「弱い⼈⼯知能」

3

「弱い」とは⾔うけども
u 限定された領域では，⼈間を凌駕
u ⾼速なCPU・GPUを⽤いた⼤規模データからの学習

u 物体認識，制御，予測，異常検知

u 深層学習（ディープラーニング）の進展に拠るところが⼤きい4パラダイムシフトが起きている！
u 従来のプログラミングによるアプローチ

データ
プログラム

コンピュータ出⼒

u ⼈⼯知能（機械学習）によるアプローチ

データ
出⼒

コンピュータプログラム

u データを持っている⼈（現場）のためのア

5

プローチと⾔える⽤語の整理
u ⼈⼯知能⊃機械学習⊃ニューラルネットワーク⊃ 深層学習

⼈⼯知能・計算機を使った知的処理の包括的な呼び⽅
・計算機上の知識の表現，推論等も含む

機械学習

・計算機を使った学習による知的処理・統計的学習理論，プロダクションシステムも含む

ニューラルネットワーク
・⼈間の脳を模倣した計算原理

深層学習

・多層のニューラルネットワーク
1950〜

1990〜

注）「⼈⼯知能」という⽤語は1957年に定義された．
「深層学習」として着⽬され始めたのは2005年ごろから
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22

従来のプログラミングによるアプローチ
u 典型的な事象や抱えている問題点を話し合いながら仕様を策定

u プログラムの作成を依頼
u プログラムを⾛らせて，性能評価
u 問題点を⾒出してプログラムの改良
u プログラムの改良には時間がかかる

8

⼈⼯知能（機械学習）によるアプローチ
u データを提供する
u 場合によってはデータ収集の⽅法を相談
u データを基にネットワークの構造を決定
u 学習によりネットワークを作成
u 出来たネットワークを使ってデータの⾒直しu タスクが同⼀でデータの傾向が変わるような場合，学習をやり直せばよい
u データの収集・ラベル付けにコストがかかる
9⼈⼯知能で何ができるの？
u 識別

u 実⾏

u 情報の判別u 表現⽣成u 意味理解u デザインu 異常検知・予知

u ⾏動の最適化

u 予測

u 作業の⾃動化

u 数値予測u ニーズ・意図予測
u マッチング

Harvard Business Review 2015年11⽉号P.47より10

⼈⼯知能で出来る事：識別
u

情報の判別
パソコン

u

異常検知・予測
イカが紛れてるですし⿃u

意味理解

よし，A社の株を買おう！

11

⼈⼯知能で出来る事：実⾏
u

表現⽣成

u

⾏動の最適化よし，クリア！

要約したよ
uデザイン

u作業の⾃動化
右に曲がろうサラダを追加しよう12

⼈⼯知能で出来る事：予測u

数値予測

上がってくでuマッチング
求⼈票エントリーシート

u

ニーズ・意図予測
AさんにB社を推薦しよう

3ヶ⽉後にまた来ると思うで13

モノづくりの現場なら・・・

u 画像診断による部品の「異常検知」やu 多様で⾼次元なデータからの「品質管理」が可能となる
u センサネットワーク，IoTと親和性が⾼い

14

深層学習（ディープラーニング）

u ニューラルネットワークを多層にしたもの

u 深層ボルツマンマシン Deep Boltzmann Machineu 積層⾃⼰符号化器 Stacked Autoencoderu 畳み込みニューラルネットワーク CNN

u 多層にすれば，⾼度な認識ができることは知られていた
u CNNは90年代に提案されていたが，当時の計算機能⼒では，⼗分な性能がでなかった．

u 深層ボルツマンマシンは2005年，積層⾃⼰符号化器は，2006年に提案され，多層なニューラルネットワークの学習⽅法が判ってきた．

u その後，画像処理や⾳声認識でCNNの有⽤性が再評価され，画像処理や⾳声認識ではCNNが主流になっている
15深層ボルツマンマシン

u 制限ボルツマンマシンを多層に重ねる
u 制限ボルツマンマシン
u ⼊⼒層（Input Layer）
u 隠れ層（Hidden Layer）

u ⼊⼒を与えて，隠れ層を推論
u 隠れ層から，⼊⼒を推論
u もともとの⼊⼒と推論結果が⼀致するように学習

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Stacked Autoencoderu 低次元の特徴へ変換する符号化
u 低次元の特徴を元の⼊⼒に復元する復号化

u 学習を⾏うことによって中間層に⼊⼒の内部表現がコンパクトに反映される

u 隣接する2層ごとに区切ってAutoEncoderを構成してu ネットワークの符号化部分を…

…

…

学習を⾏う
重ねることによって多層の階層型ネットワークを得る

⼊⼒層

17

中間層

出⼒層

Stacked Autoencoder

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𝑥ℎ(%)

ℎ(()

𝑥"
ℎ(%)

ℎ(')

"ℎ(%)

18

"ℎ(')

Word2Vec
u 記号・単語に意味を持たせることができる

u 絵⽂字の意味

19畳み込みニューラルネットワーク
CNN
u フィードフォワード型多層NN
u 畳み込み層（フィルタの適⽤）とプーリング層（局所的な特徴選択）を交互に接続
u 1要素ずつではなく領域単位で特徴を取得
u ⾼精度での画像認識が可能

畳み込みプーリング

全結合
クラスA(n%)20

クラスD(m%)畳み込みニューラルネットワーク
CNN:畳み込み層
u ⼊⼒の各領域における画素とフィルタの値との積和を出⼒

u 畳み込むとサイズが縮⼩
u 学習時にはフィルタの値を更新

フィルタ
⼊⼒画像

出⼒

21

畳み込みニューラルネットワーク
CNN:プーリング層

1画素ずつ右にスライド適⽤事例
u 教室内のビッグデータ
u Mario AI Championshipu ⼤腸がんの分類
u ⼈材マッチング
u ⼈事考課u 施設予知保全システム

23

Learning Analytics:
教室内のビッグデータ

u ⽬くばせして講義をしていても，100⼈も学⽣がいていると講義中の受講⽣のことを知らないことが多い

u 前提：学⽣はノートPCを持参しており，画⾯キャプチャやキーログなどを取れる出席管理アプリをノートPCに⼊れている．講義を録画している

u 取れる情報を集めてきて以下のことを⾏う：
u キーログデータからの受講態度推定
u ⾳声からの講義状況推定
u 顔認証による出席管理24

キーログデータからの受講態度推定

u 全学⽣と各学⽣のキーログ

０

キーの種類

データから⼊⼒画像を作成
u サイズ：１４×２０時
間
u 縦：時間（分）︵u 画像の左半分：学⽣分
u 画像の右半分：全学⽣ ︶u 横：キーの種類

u ラベルはビデオにより判定

２０25

１４

⾳声からの講義状況推定
u ⼤学の授業中の⾳声を5秒毎にスペクトログラム画像に変換

u サイズ：256×256×3
u 横軸：時間𝑡 𝑠
u0 ≤ 𝑡 ≤ 5

u 縦軸：周波数𝑓(𝑘𝐻𝑧)u 0 ≤ 𝑓 ≤ 22

u ⾊：⾳声信号の⼤きさ𝑑𝑏 𝑑𝐵𝐹𝑆
u −100u≤𝑑𝑏≤

各画素を[0,1]で表現した⾏列0

スペクトログラム画像の例
26

顔認証による出席管理
u 講義中にビデオ撮影を⾏う
u ⼊⼒：⻩⾊の枠
u 出⼒：出席者のID
u 顔の向きや照明に

頑健27Mario AI Championshipu シミュレータはコンペティションのオーガナイザが提供

u ステージ難易度は調整可能
u エージェントは⾃⼰の周囲19✖19セルの状況を知覚
u 19✖19セルを深層学習で学習
u 残りはDeep & Wideモデルでu エージェントの操作
u 左、右、上、下、ジャンプ、加速28

⼤腸がんの判別
u 内視鏡の画像から判別（動画から静⽌画を切り取り）
u ラベルは診断結果を⽤いる

29

⼈材マッチング
u ⼈材派遣会社←

⼀⽇300件の求⼈処理

u 会社内の⼈材，協⼒会社からの登録者からの選択
u 省⼒化としてのAI （⾃然⾔語処理の部分の評価をAIが⾏う）

u マッチングを⾏うデータ
u 業務内容，使⽤⾔語
u 性別，資格，勤務年数，年齢，現住所，これまでのプロ

ジェクト内容30

⼈事考課u ⼈事評価の⽂章は情報に富んでいる
u ゆらぎが多いのも事実
u AIによる評価⽂章の定量化
u 評価者による揺らぎを考慮できるものを作りたい

31

施設予知保全システム
u 施設に導⼊された設備の保守（空調・ポンプ）
u BEMに与えられているデータは「conservetive」
u 複数のソース・時区間を総合的に判断

建築物・ 施設

セン シ ン グ情報
イ ン タ ーネッ ト
又は、 構内Ｌ Ａ Ｎ
温度

湿度

リ ア ルタ イ ム監視

自動分析

ア ラ ート（ ＡＩ ）

統計分析（ ＡＩ ）【 中央監視設備】【 点検計画策定】故障予知情報（ ﾘｱﾙﾀｲﾑ表示）

建物・ 空調・ 電気・ 搬送・衛生、 その他、 太陽光設備など

点検
修繕

振動

電力

照度

電流

CO2濃度

外気
温度

施設予知
保全シ ス テ ム

騒音
加速度
気圧

緊急点検

予防保全
修繕計画
延命対策

建物・ 空調・ 電気・ 搬送・ 衛生その他、 太陽
光設備な ど点検シ ス32
テム

事前予知・先取り介護、タイムリーなお会話型⾒守りシステム
u 家電に電流計をつける
u 家電の使⽤頻度から⽣活状況を推定

33

むすび
u 昨今の⼈⼯知能は，特徴抽出を⾃動的に⾏えるようになり，性能が向上している

u 既存のデータを学習して，省⼒化・⽣産性の向上が期待
u データを持っていることに意味がある34

作成：2018/01/06
蔵前-関西午餐会メモ（Ｑ &長井Ａまとめ）

・Ｑ-１：囲碁の 最強 棋士が、ＡＩ に負けているが、 ＣＰＵ の学習に適しているのか？
Ａｎｓ： 将棋は 、強い棋士の棋譜で解析（13000 例） していたのが …
囲碁は 盤面の 組合せを 学習させている。
やり方が 異なることは解っているが…
・Ｑ-２：理研-杉山先生の ＡＩ 研究の内容について … どのようなアプローチかを知りたい。
Ａｎｓ：杉山先生は、異常検知のデータ構造 （ラベル 付け）の出来栄えを、システムの要求に対して判断する ネットワーク構成する考え方を取り扱っています。
・Ｑ-３：（ＮＨＫで放送された ＡＩ 番組から）『ＡＩ が「強い」 ＡＩ※ になっている』 と受け取れたが…
（※：「強いＡＩ」⇒ ＣＰＵ自身で考え・心(決断)を持つシステム）

Ａｎｓ：（いまのＡＩ は）ＣＰＵが自分(自身の論理で)判断を行うわけではない。（その意味で「弱いＡＩ」と判断する）
従って（データをシステム内で作っているとしても）ＣＰＵ自身が行っていることには、限界が存在する。
但し、ＣＰＵ(ＡＩ システム)が 世の中を偏った方向に導く可能性は存在する。
(ＡＩ システムの)その使い道をよく考えて進める（これが「倫理」である）ことが、大切と考えている。
以上

平成 29 年 7 月 4 日(火) 12 時～14 時 50 分
大阪中央電気倶楽部 317 会議室
講師：
半田久志 氏（S43 京大博士後期課程退学、英国留学後現在近畿大学准教授 理工学部情報学科）
演題： 「人工知能とその応用」【まとめ】ＣＰＵ(電子計算機システム) の 使われ方に 人間らしい枠組みを含ませて、判断の 速さ をコントロール することが 大切と考える
要旨・補足：『人工知能(ＡＩ)』は、'50 年代にｺﾝﾋﾟｭｰﾀ(ＣＰＵ)で頭脳の働きを真似るﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞから始まった(⇒『強い AI』ｼｽﾃﾑ)。近年は、(多くの)データから「人の判断論理ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ」（＝ＮＷ(ニューラルネットワーク)構造）を解明することに、対象分野が移っている。
その応用事例(の 1 つでホットテーマ)が、『ビッグデータの活用』である。
マスコミ等でよく「人の脳を超える」か否かが注目されるが、（講師のお考えとして）大切なことは、ＡＩ システム の 使われ方（ニューラルネットワーク）に「人間らしい枠組み」を含ませる（『弱いＡＩ』システムであるべき）ことである――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
1
蔵前-関西 5 支部午餐会 kan5.sakura.ne.jp