3-1 AIの歴史と応⽤分野

東京⼤学 数理・情報教育研究センター
2021年4⽉1⽇

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4-4. 時系列データの解析
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森 純⼀郎 2021 CC BY-NC-SA

概要•

⼈⼯知能研究の始まりから現在に⾄るまでの歴史を理解する．

•

⼈⼯知能に関する諸問題とそれらの議論について理解する．

•

⼈間の知的活動に関わる⼈⼯知能技術の活⽤について理解する．

•

機械学習・深層学習を中⼼とした現在の⼈⼯知能技術の開発ツールについて理解する．

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本教材の⽬次
1. ⼈⼯知能の歴史

4

2. ⼈⼯知能に関する議論

25

3. ⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

34

4. ⼈⼯知能技術の活⽤領域の広がり

47

5. ⼈⼯知能（機械学習）技術開発のための49

クラウドサービス，ライブラリ， フレームワーク

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1. ⼈⼯知能の歴史

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⼈⼯知能の歴史

⼈⼯知能の始まり•

⼈⼯知能は，⼈間の知能を機械（⼈⼯物）で実現すること，またはそれを通して知能の働きを解明することを⽬的とした研究分野です．

•「⼈⼯知能」という⽤語は1956年のダートマス会議（⼈⼯知能に関する研究集会）で初めて使われました．

•

ダートマス会議には，ジョン・マッカーシー，マービン・ミンスキー，
クロード・シャノン，ナサニエル・ロチェスターなどの研究者が参加
し，⼈間のように思考し知的能⼒を発揮するコンピュータの研究について議論がなされました．

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⼈⼯知能の歴史

⼈⼯知能の始まり•

ダートマス会議が開催された当時は，アラン・チューリングが計算原理の基礎であるチューリングマシンを考案し，フォン・ノイマンがプ
ログラム内蔵のコンピュータの基本形を創案するなどして，コンピュータが実現した時代でもありました．

•

このような背景のもとで，ダートマス会議では，⼈間の知能をコン
ピュータで実現することを⽬的に，探索と問題解決，学習，ニューラ
ルネットワーク，⾃然⾔語処理，抽象概念と推論，創造性，など現在の⼈⼯知能にもつながる項⽬が議題となりました．

•

ダートマス会議の後に，参加者らによって，MITに⼈⼯知能研究所，
スタンフォード⼤学に⼈⼯知能研究室，またカーネギーメロン⼤学がそれぞれ設⽴され，これらは現在に⾄るまで⼈⼯知能研究の中⼼的な研究機関となっています．

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探索の時代•

当初の⼈⼯知能研究は閉じた世界（限られたドメイン）における定義が明確な研究が主な対象でした．
• 例えば，• 数学の定理証明を⾏うシステムであるLogic Theorist [Newell 56]• 定理証明に留まらず幾何学問題・パズルやゲームに適⽤可能な汎⽤的な問題解決機構を備えた⼀般問題解決器（General Problem Solver(GPS）[Newell 59] など•

⼀般問題解決器では，初期状態（スタート），⽬標状態（ゴール），（状態を変換する）オペレータが与えられ，初期状態から⽬標状態へ変化する経路（オペレータの系列）を求めることが問題を解決することになります．
• 初期状態から⽬標状態に⾄る問題解決の経路は⼀般に「探索」によって求めることになります．
• ⼀般に探索の状態空間は指数的に増⼤してしまう（組み合わせ爆発）ので道筋を効率的に探索することが重要になります．
[Newell 56] A. Newell and H. Simon, The logic theory machine--A complex information processing system, 1956
[Newell 59] A. Newell, J.C. Shaw and H.A. Simon, Report on a general problem-solving program, 1959

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⼈⼯知能の歴史

探索の時代•

問題解決において状態をノード，オペレータによる状態の変換（継続状態）をリンクで表すと，状態空間の探索は初期状態を表すノードを根とし，⽬標状態を表すノードを葉とする「⽊」の探索となります．

「15パズル」における探索の例
https://en.wikipedia.org/wiki/15_puzzle「13」を右に移動 …

…

…

…

…

…

「7」を下に移動

⽬標状態

初期状態

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探索の時代•

初期状態から⽬標状態に⾄る問題解決の経路を探索することは，計画⽴案（プランニング）と呼ばれます．
• 例として，スタンフォード⼤学で開発されたSTRIPS [Fikes 71] など
部屋Aにいるものが部屋Cの箱を使って部屋Bのバナナをとるためのプランニング問題の例

オペレータ

https://en.wikipedia.org/wiki/Stanford_Research_Institute_Problem_Solver

初期状態と⽬標状態•

プランニングにおいて状態は世界モデルと呼ばれる述語表現で記述され，現在の状態から⽬標状態へ変換するためのオペレータの系列を⽣成します．
• 対象の環境が複雑になると，プランニングの状態探索空間は爆発的に増加するため，⾮常に多くの計算が必要になります．
[Fikes 71] R. Fikes and N. Nilsson, STRIPS: a new approach to the application of theorem proving to problem solving, 1971

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知識と推論の時代•

閉じた世界の問題を対象とした探索・プランニングはトイプロブレム（おもちゃのような問題）を解いているにすぎず，⼈⼯知能に期待された当初の成果がえられないことから，研究助成が⼤幅に削減されるようになりました．その中で，1960年代後半から1970年代にかけては
徐々に現実の問題に対する⼈⼯知能の適⽤が始まりました．

•

現実の問題を解決するため，⼈間の知識を単純なルールやより複雑な表現（例えばフレーム[Minsky 74]）などで表現し，システムで活⽤することが研究されるようになりました．

•

特に，特定の分野（例えば医療や化学）において専⾨家のように知識（と推論）を元に複雑な問題を解決するシステムであるエキスパート
システムが開発されました．

[Minsky 74] M. Minsky, A Framework for Representing Knowledge. Technical Report. Massachusetts Institute of Technology, 1974
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⼈⼯知能の歴史

知識と推論の時代•

エキスパートシステムの例• 有機化合物構造の推定を⾏うDendral [Buchanan 68]• ⾎液感染症への抗⽣物質投与を助⾔するMYCIN [Shortliffle 76]

MYCINのルールの例 [Buchanan 84][Buchanan 68] B. Buchanan, E.A. Feigenbaum and J. Lederberg, Heuristic DENDRAL: A program for generating explanatory hypotheses in organic chemistry, 1968
[Shortliffle 76] E.H. Shortliffe, Computer-Based Medical Consultations: MYCIN, 1976
[Buchanan 84] B. Buchanan and E. Shortliffe, Rule-Based Expert Systems, 1984

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⼈⼯知能の歴史

知識と推論の時代•

知識ベースシステムとしてのエキスパートシステムにより多量の知識を集積して活⽤することの有⽤性が認識されました．知識を効果的に操作し活⽤するための知識表現と推論に関する研究が⾏われるようになりました．

•（⼈間のように）柔軟な知的処理をコンピュータに⾏わせるためのデータ構造と（実⾏可能な）⼿続きの組み合わせである知識表現にはルール（プロダクションシステム）[Newell 72]，意味ネットワーク[Quillian 68]，フレーム[Minsky 74]などがあります．
• 例えば，プロダクションシステムではルールを前向き（または後ろ向き）にたどることで推論が⾏われます．

•

前提となる事実を元に結論を導く推論の中でも，演繹推論では正しいことが保証されている規則を適⽤していくことで推論を⾏います．
• 演繹推論を厳密に⾏うには推論のための規則を記述する必要があり，そのために論理式が必要になります．
• 論理式が定まるとそれに対する推論規則を定義することができます．
[Newell 72] A. Newell and H.A. Simon, Human problem solving, 1972
[Quillian 68] M.R. Quillian, Semantic memory. Semantic information processing, 1968

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⼈⼯知能の歴史

知識と推論の時代•

論理，特に述語論理，はその形式的体系に関する健全性・完全性から，
⼈⼯知能研究においても知識表現として使われていました [McCarthy
60]．

•

論理は，1965年に提案された融合原理 [Robinson 65]による論理と推論法（三段論法をより⼀般化したもの）の提案により，厳密に形式化された知識表現および推論法として，⼈⼯知能における知識処理の基盤となりました．

•

1970年代初めには，述語論理式のサブセットであるホーン節を⽤いて融合原理に基づく推論を⾏う論理プログラミング⾔語 であるProlog[Kowalski 74]が開発されました．

•

⽇本国内においても，論理プログラミングを元に知識処理⽤の並列コンピュータと基盤的ソフトウェアを開発する第5世代コンピュータが1982年に開始されました．
[McCarthy 60] J. McCarthy, Programs with common sense, 1960
[Robinson 65] J. Alan Robinson, A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle, 1965.
[Kowalski 74] R. Kowalski, Predicate Logic as Programming Language, 1974

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⼈⼯知能の歴史

知識と推論の時代•

実世界において⼈間は必ずしも常に完全な情報のもとで演繹推論のみを⾏なっているわけではなく，不完全な状況下においても「常識」に基づいた合理的な推論を⾏なっています．
• 演繹推論に必要な条件列挙の問題はQualification problem（条件付与問題）と呼ばれています．関連するものにフレーム問題（後述）があります．

•

知識ベースシステムが⼈間のようなより柔軟な知的処理を⾏うためには，広い範囲に及ぶ常識が必要ということが認識されてきました．

•

1980年代には，不完全な状況下における常識に基づいた⼈間の合理的な推論を定式化するため⾮単調推論が提案されました．

•

また，常識を含む⼤規模な知識ベースを構築するCycプロジェクトが⾏われました．

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⼈⼯知能の歴史

知識と推論の時代•

常識は暗黙的であり明⽂化されていないのに対して，専⾨家の知識は明⽰的かつ体系化されており，集積された領域依存の知識（ドメイン知識）を利⽤したエキスパートシステムは1980年代にさまざまな産業分野で実⽤化されるに⾄りました．
• 例えば，DEC社の機器構成システムやGE社の故障診断・修理システム•

しかし，実社会での運⽤が進むにつれて，知識獲得の難しさ，集積した知識の保守・管理の難しさ，知識の共有や再利⽤性，知識の領域依存性，などの問題が指摘されるようになりました．

•

次第に，（⾔語理解，常識推論，ロボットなどの画期的な成果への過剰な期待に反して）より汎⽤的な⼈⼯知能への期待は薄まり，⼈⼯知能研究への助成⾦は⼤幅に削減されることになり，90年代は⼈⼯知能研究において冬の時代となっていきました．

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⼈⼯知能の歴史

コネクショニズム•

記号や論理などによって⼈⼯知能を実現しようとする記号的アプロー
チのほかに，⼈間の脳，特に神経回路網，の情報処理⽅式に着⽬した
⾮記号的アプローチによる⼈⼯知能の研究も⾏われてきました．

•

神経細胞をモデル化したニューロン（またはユニット）からなる⼈⼯ニューラルネットワークを構築して脳の情報処理を模擬しようとする
このアプローチはコネクショニズム（コネクショニストアプローチ）とも呼ばれます．
• 記号や論理による知識の明⽰的な表現に基づく記号的アプローチに対して，
コネクショニズムはニューロンとそのネットワークによってモデル化される知識の分散的な表現に着⽬します．
• コネクショニズムでは，ニューロン群の興奮パターンを⼼的表象と考え，それを次のニューロン群に伝えて変形する過程が⼼的表象の変形過程であると考えます．

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コネクショニズム•

ニューラルネットワークにはニューロンの結合⽅式によっていくつかの構造が考えられますが，中でもニューロンがいくつかの層に分かれており，層の間が⼊⼒層から出⼒層に向かう⽅向に結合されている階
層的ネットワークはニューラルネットワークの基本的な構造の1つです．
• ⼊出⼒層以外の層は，中間層あるいは隠れ層と呼ばれます．

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Blausen_0657_MultipolarNeuron.png

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Neural_network_example.svg
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コネクショニズム•

1958年にローゼンブラットは⼊⼒層と出⼒層からなる単純なニューラ
ルネットワークであるパーセプトロンとその学習アルゴリズムを提案しました [Rosenblatt 58] ．
• ⼊⼒の空間において対象を線形識別する単純なパターン認識器

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Perceptron_example.svg•

1962年にはパーセプトロンの学習の収束定理が証明されました [Block62][Novikoff 62]．

•

しかし，ミンスキーとパパートによってパーセプトロンは線形識別可能な問題しか解くことができないことが指摘され [Minsky and Papert
69]，ニューラルネットワークの研究は⼀時衰退することになります．
[Rosenblatt 58] F. Rosenblatt, The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain, 1958
[Novikoff 62] A.B. Novikoff, On convergence proofs on perceptrons. Symposium on the Mathematical Theory of Automata, 1962
[Minsky 69] M. Minsky and S. Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, 1969

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⼈⼯知能の歴史

コネクショニズム•

1980年代になるとニューラルネットワークを多層にした多層ニューラ
ルネットワークなど，より⼀般的なニューラルネットワークの可能性が⽰されるようになってきました．
• 1982年にホップフィールドは相互結合ネットワークを⽤いた連想記憶を提案しました [Hopfield 82]• 1986年にはラメルハートとマクレランドによってニューラルネットワークの学習アルゴリズムである誤差逆伝播学習法が提案されました[Rumelhart 86]• 誤差逆伝播学習法の考え⽅は⽢利によっても提案されていました [Amari
67][Hopfield 82] J. Hopfield, Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities, 1982
[Rumelhart 86] D.E. Rumelhart and G.E. Hinton, R.J. Williams, Learning representations by back-propagating errors, 1986
[Amari 67] S. Amari, A Theory of Adaptive Pattern Classifiers, 1967

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⼈⼯知能の歴史

コネクショニズム•

ニューラルネットワークは画像認識などに応⽤され，1989年にはLeNetと呼ばれる畳み込みニューラルネットワークによる⼿書き⽂字の認識をルカンが提案しました ．

LeNetのアーキテクチャー [LeCun 89]• 畳み込みニューラルネットワークは視覚神経⽣理学における視覚情報の処理が元になっています[Hubel and Wiesel 1962]• 畳み込みニューラルネットワークの考え⽅は福島によってもネオコグニト
ロンとして提案されていました [Fukushima 82][LeCun 89] Y. LeCun, et al., Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition, 1989
[Hubel and Wiesel 62] D.H. Hubel andn T.N. Wiesel, Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat's visual cortex, 1962
[Fukushima 82] K. Fukushima and S. Miyake, Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Visual Pattern Recognition, 1982
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⼈⼯知能の歴史

コネクショニズム•

しかし，多層ニューラルネットワークを学習するには当時のコンピュータの能⼒では限界があったこと，また層の数が増えるほど誤差
逆伝播学習に必要な「勾配」が消失するという勾配消失といった課題
やニューラルネットワークの初期の重み（パラメータ）の決定の課題がありました．

•

2000年代になるとヒントンやベンジオなどニューラルネットワークの研究を継続してきた研究者らによって深い多層（深層）のニューラル
ネットワークを学習するための⼿法が提案されるようになりました[Hinton 06] [Hinton 06] [Bengio 07]．

•以降，コンピュータの計算能⼒の⼤幅向上，データの爆発的増加と相まって深層のニューラルネットワークに関する研究は深層学習として⼀気に進展します．
[Hinton 06] G.E. Hinton and R.R. Salakhutdinov, Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks, 2006
[Hinton 06] G.E. Hinton, S. Osindero, and Y.W. Teh, A fast learning algorithm for deep belief nets, 2006
[Bengio 07] Y. Bengio, et al., Greedy layer-wise training of deep networks, 2007

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⼈⼯知能の歴史

⼈⼯知能の諸分野•

⼈⼯知能の研究においてはこの他に様々な研究分野が発展しました．
• 知識の不確実性を扱うためのベイジアンネットワーク• 曖昧な対象を定量的に扱うためのファジィ論理と推論• ⽣物の進化を模倣した進化論計算⼿法である遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミング• ⽣命のような複雑現象のモデル化を⽬指す⼈⼯⽣命や複雑系• サイバー空間における⾃律的かつ知的機能を備えソフトウェアであるエー
ジェント• 複数の⾃律エージェントの相互作⽤を研究するマルチエージェントやエー
ジェントを⽤いたシュミレーション•

⼈⼯知能研究の諸分野は⼈⼯知能学会が公開しているAIマップにおいてさまざまな観点から俯瞰的により詳細にまとめられています．
• https://www.ai-gakkai.or.jp/pdf/aimap/AIMap_JP_20200611.pdf

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⼈⼯知能の歴史

データの時代•1990年代以降インターネットの普及に伴い，ウェブ上に膨⼤な情報（画像・⾳声などのメディア情報も含む）や知識が蓄積されるようになってきました．また，1990年代から2000年代にかけてはコンピュータの計算能⼒も著しく向上しました．
• 1997年にはチェスプログラムのディープブルーが⼈間のチェスチャンピオンに勝利しました．
https://cdn.britannica.com/s:690x388,c:crop/62/7
1262-050-25BFC8AB/Garry-Kasparov-Deep-BlueIBM-computer.jpg• 2011年には質問応答システムのWatsonが⼈間のクイズチャンピオンに勝利しました．
https://en.wikipedia.org/wiki/File:Watson_Jeopardy.jpg

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⼈⼯知能の歴史

データの時代•膨⼤なデータとコンピュータの計算能⼒の向上はそれまで研究がなされてきた深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムと相まって
⼈⼯知能研究に⼤きなブレークスルーをもたらしました．
• 2012年には画像認識のタスクにおいて深層学習（ディープラーニング）の⼿法である畳み込みニューラルネットワークがそれまでの従来⼿法の精度を⼤きく更新しました [Krizhevsky 12]．
https://image-net.org/challenges/LSVRC/• 2016年は深層学習を応⽤（モンテカロル⽊探索と深層強化学習を応⽤）した囲碁プログラムのAlphaGoが世界のトップレベルのプロ囲碁棋⼠に勝利しました [Silver 16]．
https://deepmind.com/blog/article/alphago-zerostarting-scratch[Krizhevsky 12] A. Krizhevsky, I. Sutskever, G.E. Hinton, ImageNet classification with deep convolutional neural networks, 2012
[Silver 16] D. Silver, et al., Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, 2016
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2. ⼈⼯知能に関する議論

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⼈⼯知能に関する議論

チューリングテスト•

機械が⼈のように思考する知能を持つことをどのように判断すればよ
いかについてチューリングテスト[Turing 50]が提案されています．

•

チューリングテストではイミテーションゲームと呼ばれる以下のようなゲームを通して知能を持つことの判定が⾏われます．
• ⼀⽅の部屋に⼈間を模倣するコンピュータ，他⽅の部屋に⼈間がいる．質問者はそれぞれの部屋へ種々の質問（電⼦的なチャットなどを介して）⾏う．この時，質問者がどちらが⼈間でどちらがコンピュータかを⼗分に判定できない（コンピュータが質問者の判断を誤らせるような応答をする）
時，コンピュータは思考することができるとみなす．

•

チューリングテストでは外から客観的に観察できる⾏動から知能を判断するという⾏動主義の⽴場をとっています．

[Turing 50] A. Turing, Computing Machinery and Intelligence, 1950

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⼈⼯知能に関する議論

強いAIと弱いAI•

記号や論理，明⽰的な知識の記述などによって⼈⼯知能を実現しようとする記号的アプローチは，記号（⾔語）のような表象を操作することによって⼈のように思考や認知する知能を実現しようとしました．

•

このようなアプローチ（古典的⼈⼯知能とも呼ばれる）に対して，サールは，記号の形式的操作（統語論的操作）だけでは意味の理解を伴わない，⼈間の⼼は意味の理解（意味論）を持つものだ，と主張し，
⼈のような知能の実現は不可能であると論じました [Searle 80]．

•サールが主張するような⼈のように意味を理解する⼼を持った⼈⼯知能を強いAIと呼びます．⼀⽅，⼈間の知能を模倣した道具としての⼈
⼯知能を弱いAIと呼びます．
• 近年，「強いAI」はサールが本来主張した概念とは別に，汎⽤⼈⼯知能の意味合いで使われることもあります．「弱いAI」は特的の領域に特化した⼈⼯知能（特化型⼈⼯知能）として使われることもあります.
[Searle 80] J. Searle, Minds, Brains and Programs", 1980

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⼈⼯知能に関する議論

中国語の部屋•

サールは，記号の形式的操作による知能の実現に対する反証として以下のような中国語の部屋と呼ばれる思考実験を提案しました．
• 中国語はわからない英語話者が部屋の中にいる．この⼈は，中国語の質問応答に関する膨⼤なルールが記された英語のマニュアルを持っている．この部屋に，中国語で書かれた質問が部屋の外から⼊れられた時，部屋の中の⼈は，マニュアルに書かれたルールに従って質問に対して返事をする．
このようにして，この⼈は中国語のチューリングテストをパスする（部屋の外からは部屋の中の⼈は中国語を理解しているように⾒える）が， 実
際は（漢字の記号列を形式的に操作しているだけであって）中国語を理解しているわけではなく，それは知能とは呼べない．

•

中国語の部屋の思考実験は，記号の形式操作（統語論的操作）だけでは⼈の⼼にとって本質的な意味の理解（意味論）は⽣じず，強い⼈⼯知能は不可能であるというサールの主張を⽰しています．

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⼈⼯知能に関する議論

⾝体性•

記号の形式的操作によって知能を実現しようとする記号的アプローチの⼈⼯知能に対して，ドレイファスは⼈の「⾝体」の重要性を⾒落としていると批判しました [Dreyfus 72] ．

•

ドレイファスは，状況を判断する直感や常識などの⼈の思考は⽂脈や関係性の理解に基づいており，これらは⼈が環境（何らかの状況）に埋め込まれること，つまり対象世界との⾝体的な交わりによって可能になると主張しました．

•

ドレイファスが記号的アプローチの⼈⼯知能への批判として主張した「⾝体性」の考え⽅は，ギブソン のアフォーダンス [Gibson 79] ，ブルックスの包摂アーキテクチャー [Brooks 86]，ファイファーの⾝体的認知科学 [Pfeifer 01]などの研究を通して現在に⾄るまで⼈⼯知能の諸分野へ影響を与えてきています．
[Dreyfus 72] H. Dreyfus, What Computers Can't Do, 1972
[Gibson 79] J.J. Gibson, The Ecological Approach to Visual Perception, 1979
[Brooks 86] R. Brooks, A robust layered control system for a mobile robot, 1986
[Pfeifer 01] R. Pfeifer and C. Scheier, UNDERSTANDING INTELLIGENCE, 2001

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⼈⼯知能に関する議論

フレーム問題•

記号的アプローチでは，対象世界の状態を記号（論理）で記述して操作する際，⾏動によって状態の変化（変わるものと変わらないもの）
を記述する必要があり，その記述は対象世界が複雑であるほど膨⼤となります [McCarthy 69]．

•

この問題をより⼀般化すると，⼈間にとっては⾃明であるようなことも機械（コンピュータ）ではすべて記述しなければならず，また⼈間
は状況に応じて適切な情報を取捨選択できますが，機械（コンピュータ）は起こりうるすべての事柄を推論しなければならず，その計算は現実的に不可能であるというフレーム問題になります [Dennett 84]．

•

フレーム問題を解決するには⼈⼯知能が対象世界に関する適切なモデ
ル（世界モデル）を構築する必要があります．
[McCarthy 69] J. McCarthy, Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence, 1969
[Dennett 84] D. Dennett, Cognitive Wheels : The Frame Problem of AI, 1984

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⼈⼯知能に関する議論

フレーム問題
フレーム問題の例“洞窟の中にロボットを動かすバッテリーがあり，その上に時限爆弾が仕掛けられている．このままでは爆弾が爆発してバッテリーが破壊され，ロボットはバッテリー交換ができなくなってしまうので，洞窟の中からバッテリーを取り出してこなくてはならない．
ロボットは，「洞窟からバッテリーを取り出してくること」を指⽰された．
最初のロボットは，バッテリーを運ぶと爆弾も⼀緒に運び出してしまうことに気づかなかったため、洞窟から出た後に爆弾が爆発してしまった。
次に，⽬的を遂⾏するにあたって副次的に発⽣する事項も考慮するロボットは，洞窟に⼊ってバッテリーの前に来たところで動作しなくなってしまった。副次的に発⽣しう
るあらゆる事項を考え始めてしまい、無限に思考し続けてしまったからである。
次に，⽬的を遂⾏するにあたって無関係な事項は考慮しないように改良したロボット
は，洞窟に⼊る前に動作しなくなった．ロボットは洞窟に⼊る前に，⽬的と無関係な事
項を全て洗い出そうとして，無限に思考し続けてしまった．これは，⽬的と無関係な事項というのも無限にあるため，それら全てを考慮するには無限の計算時間を必要とするからである．”
https://ja.wikipedia.org/wiki/フレーム問題のフレーム問題の例より改変

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⼈⼯知能に関する議論

記号接地問題•

記号とそれが指し⽰す対象がどのように結びつくか，特に機械（コンピュータ）において記号が指し⽰すものをどのように認識すればよいかという問題を記号接地（シンボルグラウンディング）問題 [Harnad90]と呼びます．
• 記号と指⽰対象が結びついていなければ，サールが主張するようにそれは単に記号を形式的に操作しているにすぎず意味を理解していることになりません．

•

この問題に対して，⾝体性による知能の研究では，機械（コンピュータ）が⾝体（代替としてのセンサーとアクチュエータ）を持ち対象世界（環境）と相互作⽤を⾏うことで（実世界における対象と結びついた）記号が創発されると考えます．

•

いずれにせよ，記号接地問題を解決するには⼈⼯知能が対象世界の意
味を伴った表象を獲得する必要があります．
[Harnad 90] S. Harnad, Symbol‐grounding Problem, 1990

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⼈⼯知能に関する議論

シンギュラリティと汎⽤⼈⼯知能•

カーツワイルは「シンギュラリティ（特異点）」を技術的変化の速度が急速に速まり，世界がそれまでとはまったく異なる世界に変化することになる未来のある時期という意味で⽤い，その時期を2045年と予測しました [Kurzweil 05]．
• シンギュラリティの考え⽅の背景には，グッドが提案した「知能の爆発」
があります [Good 66]．
• “⼈間の知能を超えた超知能を持った機械が⽣まれれば，超知能機械はよりすぐれた知能を⽣み出す．これにより⼈間の知能は機械に⼤きく引き離される．”•

⼈間の知能に匹敵する汎⽤的な⼈⼯知能は汎⽤⼈⼯知能（AGI:
Artificial General Intelligence）と呼ばれ，その判定の仕⽅や実現に関する議論が進められています．また，⼈間の知能を超えた超知能（Superintelligence）についても議論が起こっています．汎⽤⼈⼯知
能の潜在的な危険性あるいはその短期的な実現の可能性については専⾨家の間でも現在様々な意⾒が交わされています．
[Kurzweil 05] R. Kurzweil, The Singularity is Near, 2005
[Good 66] I.J. Good, Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine, 1966

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3. ⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

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森 純⼀郎 2021 CC BY-NC-SA⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術•

機械による⼈間の知的活動の実現あるいはその⽀援を⽬的として⼈⼯知能研究では以下のような諸分野で研究が⾏われ，さまざまな技術が現在開発されてきています．
• 学習• 3-3，3-4 参照• 認識• 3-5 参照
• 予測・判断• 3-6 参照
• ⾔語・知識• 3-7 参照
• ⾝体・運動• 3-8 参照•

特に近年の深層学習技術の⽬覚ましい発展は，これらの諸分野にも⼤きな影響をもたらし，さまざまな技術⾰新につながっています．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

学習•

機械学習は，知識を獲得するという⼈間の⾼度な学習能⼒を明らかにし，学習能⼒を持つ⼈⼯知能を実現することを⽬的としています．深
層学習の技術も機械学習の分野に位置付けられます．
• データに内在するパターンや構造を抽出することでデータから知識を獲得
するデータマイニングの分野とも機械学習は関連しています．

•

事例に基づいて新たな知識を獲得する学習を帰納学習と呼びます．
• 教師あり学習• 学習⽤データとして，⼊⼒の事例とそれに対応した正解となる出⼒のペアを⽤います．データを元にこれらの⼊⼒と出⼒の関係を表すパターンや構造を学習します．
• 教師なし学習• 学習⽤データとして，⼊⼒の事例の集合のみを⽤います．事例をグループに分けるなど，データに内在するパターンや構造を学習します．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

学習•

現在の機械学習は，確率・統計的な⼿法に基づくデータからの学習（統計的機械学習）のアプローチが主流となっています．
• 統計的機械学習では，知識は関数（パラメータを含む）や確率分布によって表されます．そのため，パラメータの最適化や事後分布の計算を⾏うことが学習となります．

•

統計的機械学習の代表的な⼿法として1990年代に提案されたサポート
ベクトルマシンはさまざまな分野で応⽤されました．

•

深層学習が現在のように機械学習分野で発展する以前では，例えばサポートベクトルマシンのような⼿法と⼈⼿で設計された特徴と組み合わせることでタスクを解くことが⾏なわれていました．

•

深層学習では，多層のニューラルネットワークによって階層的な⾼次の特徴を⾃動で抽出（表現学習）しており，これらの特徴がタスクを解くのに有⽤な特徴の表現となっています．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

認識•

パターン情報処理は，センサなどの⼊⼒から対象のパターンを認識・理解することを⽬的とします．認識は学習による対象のパターンや構造の学習に基づいています．

•

パターン認識には画像認識や⾳声認識が含まれます．
• 画像認識には，対象シーンの構成物やその状態を記述するシーン理解，シーンの構成物の認識を⾏う物体認識，などがあります．また，画像認識の技術は⼿書き⽂字の認識や⼈物の認識（表情認識，姿勢推定，⾏動認識など）にも応⽤されます．
• ⾳声認識には，⾳声から⽂字列への変換，⾳声理解（発話の意図や意味表
現の理解），などがあります．また，⾳声認識の技術は⾳声による⼊⼒を受け付け，応答を⾏う⾳声対話や⾳声を⼈⼯的に⽣成する⾳声合成（テキストから⾳声への変換など）にも応⽤されます．
• このほか，パターン認識の技術は，動画像データの検索・編集・要約，コンピュータグラフィックス， 3次元モデリング，仮想現実感（バーチャルリアリティ），医⽤画像処理，⾳声対話システム，⾳声翻訳，などに幅広く活⽤されています．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

認識•

深層学習は，パターン認識において⾶躍的な認識率の向上をもたらしました．
• 2012年には画像認識（写真の物体カテゴリ認識）のタスクにおいて深層学習の⼿法である畳み込みニューラルネットワークが従来⼿法の精度を⼤きく更新しました [Krizhevsky 12] ．
• 深層学習による画像認識はこのほかにもさまざま応⽤がなされています．
• 画像内の物体の位置・領域を含め認識する物体検出• 画像の画素単位で物体の領域を含め認識するセマンティックセグメン
テーション• 顔検出や顔画像認識による個⼈識別・認証• ⼈の体の向きや姿勢を認識する姿勢推定• 深層学習は⾳声認識や信号処理などさまざまなメディア・センサー情報の処理にも応⽤がなされています．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

予測•

データから学習を⾏った機械学習のモデル（⼀般には関数や確率分布）を学習済みモデルと呼びます．学習済みモデルにはデータに内在するパターンや構造が関数や確率分布として反映されています．

•

学習済みのモデルを⽤いて新たなデータに対してモデルの出⼒を得る（予測する）ことを推論と呼びます．
• モデルは出⼒によって回帰または分類に分けられます• 連続値の場合：回帰• ⼊⼒に対する予測結果として数値を出⼒• 離散値の場合：分類• ⼊⼒に対する予測結果としてカテゴリ（クラスと呼びます）を出⼒（出⼒の確からしさ（確率）を予測する場合もあります）• クラスが2つの場合は2クラス分類と呼び，⼊⼒に対して判定・識別を⾏うことになります• クラスが複数の場合は多クラス分類と呼びます

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

予測•

学習と予測あるいは認識は実社会の様々な問題解決に応⽤することができます．
• 将来の状態を数値や確率として予測• 需要，消費，価格，混雑，遅延，気象，マーケット，診断 など• 状態を数値やカテゴリとして推定• 機器・設備・インフラ，乗り物，商品，⾷品・作物，動物，患者 など• 動画像・⾳声情報から対象を認識• ⼀般物体，⽂字，表情，顔，姿勢，⾏動，⾳声 など• センサー情報から対象を認識• 故障診断，⾃動運転，観測，認証，⼈流，防犯，介護・⾒守り など

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

⾔語・知識
•

⾃然⾔語処理はコンピュータによる⾔語理解を⽬的としています．

•

⾃然⾔語処理の技術は現在，以下のような様々な領域において活⽤されています．
• 情報検索，情報抽出，⽂書⾃動分類，⽂書⾃動要約，機械翻訳，質問応答システム，対話システム，ソーシャルメディア分析 など•

⾃然⾔語処理は以下のような処理を含みます• 形態素解析，構⽂解析，格解析，照応解析，談話構造解析
これらの処理は近年⼤規模なデータと機械学習技術に基づいて⾏われます•

⾃然⾔語処理では概念や概念間の関係性を整理したシソーラス・オン
トロジー，常識的知識を整理した知識ベースなどの資源を構築しそれらを処理に活⽤することも⾏われます．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

⾔語・知識
•

⾃然⾔語処理において，対象⾔語の性質をよく説明できるようなモデ
ルを⾔語モデルと呼びます．

•

特に確率的な⾔語モデルではコーパス（⾔語の統計データ）を元に⾔語モデルを学習し，⽂字あるいは単語列に対して確率を与えることでその⾔語らしさを推定することができます．
• 単語列の場合は⽂や⽂書，⽂字列の場合は単語，について，対象⾔語においてより⾃然なものに⾼い確率を与えます．

•

単純な確率的⾔語モデルとしてnグラムモデルがあります．
• nグラムモデルでは単語列の各単語は直前のn-1語に依存して現れるとしてコーパスにおける頻度情報を元に単語の⽣起確率を計算します．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

⾔語・知識
•

ニューラル⾔語モデルでは単語列を時系列とみなし，単語を分散表現として表し，時系列上で単語を予測することで⾔語モデルを学習します．
• この時，単語の分散表現はニューラルネットワークのパラメータを学習することで獲得されます（表現学習）．
• 分散表現の学習によって，⾔語表現（その背後にある情報）を低次元のベクトルとして表すことができます．
• 単語のほか，句，⽂，段落，⽂書レベルの分散表現の学習も可能です．

•

さらにモデルの構造として⾃⼰ループを導⼊した再帰的なニューラル
ネットワーク（RNN）を⽤いることで，例えば機械翻訳や⾃然⾔語⽣
成などへ応⽤される⾔語モデルとなりました．

•

単語（あるいは⽂）の分散表現，再帰的なニューラルネットワークを⽤いたニューラル⾔語モデルは現在さまざまな⾃然⾔語処理のタスクにおいて活⽤されています．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

⾝体・運動
•

実世界においてさまざまなタスクを遂⾏するロボットは主に以下の要素から成る制御アーキテクチャ*に基づきます．
• 感覚と認識• 環境をセンサ（視覚，触覚，⼒覚）により知覚し認識• 視覚（ロボットビジョン）はパターン認識とも関連• 判断と⽴案• 環境をモデル化（環境の3次元情報などの構造）し，タスク（ナビゲーション，把持，操りなど）のプランニングと実⾏• 機構と制御• ロボットの⾝体を構成するアクチュエータ（モータなど，⼀般には与えられたエネルギーを運動エネルギーに変換する機器）により，実際にタスクを遂⾏• ロボットの⾝体はアクチュエータで構成される関節と関節を結ぶ
リンク構造からなることが多い* このほかにも⾝体を持った環境との相互作⽤を通してタスクを遂⾏する⾏
動規範型の制御アーキテクチャーの研究もなされています．

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⼈間の知的活動と⼈⼯知能技術

⾝体・運動
•

ロボットの⾏動計画⽴案においては，⾏動系列の学習⼿法である強化
学習を適⽤し，⾏動獲得を⾏うことができます．

•

強化学習では，状態・⾏動の空間を設計することが重要となりますが，
特に近年では強化学習と深層学習を組み合わせることによって，⼈⼿を⽤いることなく学習者⾃⾝が状態の表現を⾃律的に獲得できるようにする研究が進んでいます．

•

深層学習を⽤いたロボット⾏動の強化学習では，センサの⼊⼒からアクチュエータ（モータ）出⼒までをニューラルネットワークで構成し，タスクに応じた柔軟な内部表現を獲得しています．

•

深層学習により，マルチモーダル（視覚，聴覚などさまざまな感覚⼊⼒）の情報を⽤いたロボットの⾏動学習も可能になっています．

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4. ⼈⼯知能技術の活⽤領域の広がり

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⼈⼯知能技術の活⽤領域の広がり
⼈間の知的活動に関わる⼈⼯知能技術は近年の深層学習技術の発展と相まって現在様々な産業で応⽤されています．
• 流通• ⾃動決済，マーケティング，需要予測・在庫管理，物流最適化 など•

製造• 品質検査，故障診断・検知，⽣産管理，作業⾃動化，設計⽀援 など•

⾦融• 資産運⽤，信⽤調査，不正検知，審査・査定 など•

インフラ• 異常検知，保守運⽤ など•

公共• 需要や混雑予測，教育（学習⽀援），問い合わせ対応，防犯・防災 など

•

ヘルスケア
• 創薬，画像診断，⽣活習慣病の予測・予防，介護・⾒守り など

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5. ⼈⼯知能（機械学習）技術開発のためのクラウドサービス，
ライブラリ，フレームワーク

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⼈⼯知能（機械学習）技術開発のためのクラウドサービス

機械学習のクラウドサービス• Google Cloud Platformにおける例
https://cloud.google.com/products/ai• AI プラットフォーム• クラウド上でデータの前処理，モデルの構築，モデルの検証，デプロ
イまでをエンドツーエンドで可能• AIビルディングブロック• 画像認識，動画分析，翻訳，テキスト分析，対話エンジン，⾳声認識，
推薦エンジン，時系列データ分析，などのAPIを利⽤可能• Cloud AutoML• ユーザインターフェースを使って独⾃の機械学習モデルを作成可能• AIインフラストラクチャ• ⼤規模データからの学習に必要なGPUやTPUなどの計算機リソースを利⽤可能

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⼈⼯知能（機械学習）技術開発のためのクラウドサービス

Google Cloud Platformと同様のクラウドサービスやAPIはこの他以下のサービスでも提供されています．
•

Amazon AWS AIサービス• https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/ai-services/•

Microsoft• Azure Machine Learning• https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning/• Azure Cognitive Service• https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/•

IBM Watson• https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/ai

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⼈⼯知能（機械学習）技術開発のためのライブラリ・フレームワーク•

オープンソースの機械学習・深層学習ライブラリ• scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/• プログラミング⾔語Pythonの機械学習ライブラリ• PyTorch https://pytorch.org/• プログラミング⾔語Pythonに対応した機械学習・深層学習ライブラリ• TensorFlow https://www.tensorflow.org/?hl=ja• プログラミング⾔語Python, C++, Javaなどに対応した機械学習・深層
学習ライブラリ• より直感的にプログラミング可能な上位ライブラリとしてKerasがある• https://keras.io/ja/• このほか• MXNet https://aws.amazon.com/jp/mxnet/• Deeplearning4j https://deeplearning4j.org/• CNTK https://docs.microsoft.com/ja-jp/cognitive-toolkit/など

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