インフォマティクス3

人工知能

長尾 確
ながお かたし情報学部コンピュータ科学科
大学院情報学研究科
知能システム学専攻・教授
メール：nagao@i.nagoya-u.ac.jp

近年、人工知能(AI)が注目されていますたとえば、知能ロボット

様々なロボットが実用化されています

簡易式ロボット

ぬいぐるみ風ロボット

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お掃除ロボットと猫

https://gigazine.net/news/20140618-pepper-softbank-shop/ 2022.5.16

手作り風ロボット

知能ロボット（IBM 2001）

たとえば、自動運転車

自動運転車（トヨタ自動車 2013）たとえば、プロ棋士に勝つ囲碁ソフト

AlphaGo（2016）
Google DeepMind

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AlphaGoと李世ドル九段の対戦の様子

割と最近では、スマートスピーカー

Google Home (2017)
スマートスピーカーは、音声認識機能を備えたワイヤレススピーカー（AIスピーカーとも呼ばれる）最初の製品は、
Amazon Echo
Google Homeは初めて日本語に対応した製品AppleのHomePodも同様の製品
https://japanese.engadget.com 2022.5.16

人工知能(AI)とは何か？
2つの重要なキーワード「自動化」と「知能化」

一つ目のキーワード「自動化」• 自動とは自ら動くことができる能力• 「AIは機械を自動化するための技術である」は正しい？
– 自動販売機(vending machine)はAIか？
– 自動ドア(automatic door)はAIか？
– 自動車(automobile)はAIか？
– 自動運転車(autonomous vehicle)はAIか？
– レジレス店舗(cashierless store)はAIか？

自動販売機の場合• 歴史– 古代エジプトの水を販売する機械– イギリスのたばこ販売機（1615年）– 日本では郵便切手販売機（1904年）• 偽コインの検出、売り切れ時のコイン返却• 自動化の度合い– 人間がお金を入れる、人間が商品を選ぶ、ことが前提– 選ばれた商品があるかどうか調べ、ある場合、さらに、入れられたお金が本物であるか調べ、本物であれば、商品を出し、お釣りを返す– ただし、たばこを販売してよい人かを判断できない

Wikipedia

自動ドアの場合• 歴史– 古代ローマで神殿の扉を自動開閉（紀元前100年）– 日本では、山手線の空圧式の自動ドア（1926年）• 現在ではほとんどが電気モーター式• 自動化の度合い– 人間がドアの前に立つと自動的に開く• ドアの自動化の度合いとしては
これで十分？

– ただし、部屋に入ってよい人とそうでない人を区別できない

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自動ドアの仕組みの図

自動車の場合• 歴史– 蒸気自動車（フランス、1769年）– ガソリン自動車（ドイツ、1885年、ダイムラー・ベンツ）– 初の大衆車、T型フォード（アメリカ、1908年）– 日本では、蒸気自動車（1904年）、ガソリン自動車（1907年）、大衆車（1936年、トヨタ）• 自動化の度合い– 人間が起動し、人間が操縦する– 機械は、人間の操縦を物理的な力に変換する– 人間の操縦を補助することはできるが、人間の代わりに操縦することはできない

Wikipedia

自動運転車の場合• 歴史– NavLab（アメリカ、1984年）– プロメテウス計画（ヨーロッパ、1987年）– アーバン・チャレンジ（アメリカ、2007年）– Googleセルフドライビングカー（アメリカ、2012年）– 日本では、トヨタ・名大（2013年）、ZMP（2014年）• 自動化の度合い– 目的地を設定すれば、無人でも走行できる– 車線、標識、信号の認識が可能– 歩行者を認識すると減速して停止– ただし、まだ完全には事故を回避できない

Wikipediaレジレス店舗の場合• 歴史

https://www.aboutamazon.jp/what-we-do/amazon-store 2022.5.16– Amazon Go（アメリカ、2016年）• 2018年に一般向けにオープン• 自動化の度合い– スマートフォンに専用アプリを入れて、アカウント登録すれば、誰でもお店に入って買い物ができる– お客が商品を手に取ると、天井のセンサーがその人を追跡して、その人のアカウントに請求書を送る– 商品を用意し、配置するのは人間• これも近いうちに自動化されるでしょう– 万引きを完全に防止できるのか不明

AP/Elaine Thompson
AP/Elaine Thompson

二つ目のキーワード「知能化」• 知能とは自ら考える（判断する）ことができる能力• 「AIは機械を知能化するための技術である」は正しい？
– 検索システム(search engine)はAIか？
– 将棋ソフト(computer Shogi)はAIか？
– ロボット掃除機(robotic cleaner)はAIか？
– 自動翻訳機(automatic translator)はAIか？

検索システムの場合• 歴史– ワールド・ワイド・ウェブ誕生（1991年）– ディレクトリ型検索エンジンYahoo!（アメリカ、1994年）– ロボット型検索エンジンLycos（アメリカ、1995年）、千里眼（日本、1997年）、Google（アメリカ、1998年）– 音声検索Apple Siri（アメリカ、2011年）、スマートスピーカー
Amazon Echo（アメリカ、2014年）• 知能化の度合い– ディレクトリ型は人間が情報を整理していたのに対し、ロボット型は機械が情報を収集– 検索を高速化するために索引付けを行う– 音声による質問を理解して検索を行う– ただし、まだ人間の言葉の意味を完全に理解しているわけではない

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Amazon Echo Spotの写真

将棋ソフトの場合• 歴史– 世界で最初の将棋ソフト（日本、1975年）– 女流棋士に勝利（あから2010、日本、2010年）• チェスの世界チャンピオンにコンピュータが勝利（アメリカ、1997年）• 囲碁のプロ棋士にコンピュータが勝利（アメリカ、2016年）– 情報処理学会がコンピュータ将棋プロジェクトの終了を宣言（2015年）• 知能化の度合い– 二人零和有限確定完全情報ゲーム（チェス、将棋、オセロ、囲碁を含む）に関しては、ほとんどの場合、人間は機械に勝てない– 不完全情報ゲーム（麻雀、ポーカーを含む）に関しては、まだ人間の方が強い

あから2020：情報処理学会

ロボット掃除機の場合• 歴史– Electrolux Trilobite（スウェーデン、2001年）– iRobot Roomba（アメリカ、2002年）– 日本では、ココロボ（シャープ、2012年）• 知能化の度合い– 初期は、障害物に当たると進む方向を変え、ランダムに走行する– 現在は、距離センサーによって家具との距離を測り、接触する前に減速して回避する機能、天井のパターンをカメラで認識することで部屋の地図を作り、同一場所の重複清掃を避け時間を短縮する機能などを持つ– 障害物を避けることはできるが、その障害物を移動させることはできない– 障害物が人かどうかを認識できない（人を認識できれば、対話して解決できる）

自動翻訳機の場合• 歴史– 普遍言語（デカルト、フランス、1629年）– 暗号解読（ウィーバー、アメリカ、1947年）– ルールベース機械翻訳（ジョージタウン大学、アメリカ、1954年）– 日本では、やまと（電気試験所、1959年）– 統計的機械翻訳（IBM、アメリカ、1990年）– ニューラル機械翻訳（Google、アメリカ、2016年）• 知能化の度合い– 短い単文に関してはほとんど正確に翻訳できる– 構文的曖昧さ、訳語選択、代名詞の参照などの問題は完全には解決されていない

人工知能とは：まとめ• 自動化について– 自ら動くことができる能力を持たせる– 環境や人の「認識」力が上がれば、より高度になる• 知能化について– 自ら考える（判断する）ことができる能力を持たせる– 解決すべき問題に関する「理解」力が上がれば、より高度になる• 人工知能とは、機械に高い認識力と理解力を持たせるための技術およびその技術を実装した機械のこと

認識と学習• 人や物を「認識」する– 認識するための手がかり（特徴）が必要– さまざまな情報から、一般的な特徴を見つけるのは非常に困難– 認識させたいものは人間が知っている（認識結果が正解かどうかは人間が判断できる）• 特徴を見つけるために「機械学習」を行う– 機械学習は、最近のAIの本質的な機能– 人間の脳を模したニューラルネットワークを用いる– 複雑なニューラルネットワークを用いた機械学習としてディープラーニングが開発された

ニューラルネットワークはどんな計算をしているか

概念の獲得• ベクトル空間上で事実の分布の偏りを調べる• 事実が偏って存在する場合、それら事実を包含する概念の存在を仮定する

線形分離• 多次元の変数で表現される事実の集合を複数のグループに分ける

パーセプトロン（Perceptron）• ニューラルネットの数理的モデル

ステップ関数ì1 v > 0f (v ) = í
î0 otherwise

シグモイド関数

1f (v ) =1 + exp(-v)

パーセプトロンの機能• 分類– 結合重みwを調節することで適切な線形分離ができる– このときxを説明変数、yを目的変数というパーセプトロンの学習• 勾配降下法（後述）によって適切に分離可能な重みが決まる
wT x > 0w x=0TwT x < 0勾配降下法（gradient descent）• 漸化式を使って極小値を求める手法
i番目のサンプルデータ{xi , yi }, yi Î[- 1,1]

極小のとき

¶E ¶ ( yi - y^ i ) 2=¶w¶w
= ( yi - y^i ) f ¢(w T x i - q )x i=0w new = w old + µ ( yi - y^ i ) f ¢(w Told x i - q old )x i

例題（1/5）• 「明日は雨かどうか」w
重みベクトルy = w x x 入力（天気に関する情報のベクトル）y 結果（正なら雨、負ならそれ以外）
T

今日の降水確率éù é0.7 ùêú ê úx=ê
1年前の明日の降水確率
=0.
5
ú ê ú
êë今日の周辺の気圧([0,1]で正規化)úû êë 0.1úû

例題（2/5）• 重みベクトルの例
é 2 ù é 今日の降水確率が高いと明日は雨 ùêúêúw = ê 1 ú = ê 1年前の降水確率が高いと明日は割と雨 ú
êë- 1úû êë今日の周辺の気圧が低いと明日は割と雨úûé0.7 ù
êúT
y = w x = [2 1 - 1] ê0.5ú = 1.8
êë 0.1úû
結果が正なので明日は雨例題（3/5）• ところが、

é0.2ùêúTy = w x = [2 1 - 1] ê 0.1ú = -0.1
êë 0.6úû
結果が負なので明日は雨ではないはず• しかし、実際には雨が降った
つまり、重みベクトルが間違っている例題（4/5）• 重みベクトルの更新– 漸化式（μは学習係数）
é2ù
é0.2ù
êú
ê
ú
w new = w old + µ x error = ê 1 ú + µ ê 0.1ú 誤判定したときのêë- 1úû
êë 0.6úû 入力– 例えば、μ=1とすると、
é 2 ù é0.2ù é 2.2 ùw new = w old + x error = êê 1 úú + êê 0.1úú = êê 1.1 úúêë- 1úû êë 0.6úû êë-0.4 úû例題（5/5）• 更新した重みベクトルで判定してみると、

é0.2ù
ê
ú
T
y = w x = [2.2 1.1 - 0.4] ê 0.1ú = 0.31
êë 0.6úû
結果が正になったので正しく判定された• 誤判定があるごとに重みベクトルを更新していけば、最適な重みベクトルが決定できる– パーセプトロンは基本的にこのように学習する今回のまとめ• 人工知能によって、機械の自動化・知能化のレベルを上げることができる• 機械の認識力を向上させるために一般に機械学習を使う• 機械学習はベクトル空間の偏りを見つけることで、概念や規則性を発見する• ものごとの理解に関しては、機械学習だけでは解決しないので、知識や推論が必要になる