２０分セミナーシリーズ

ゼロから概念を理解する
ＡＩセミナー
２０２１年１月２日

夢と技術の経営研究所

1目次
１．AIの歴史
２．AIのためのプログラミング言語（Python）
３．パターン認識（Pattern Recognition）と学習
４．機械学習（Machine Learning）
５．パーセプトロン
６．ニューラルネットワーク
７．畳み込みニューラルネットワーク
８．深層学習（Deep Learning）
９．ＡＩのビジネスへの活用方法
１０．研究例や実装例

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１．AIの歴史◎第1次ＡＩブーム
・自然言語処理による機械翻訳
・迷路の解き方、定理の証明◎第2次AIブーム
・エキスパートシステム（専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム）
・第5世代コンピュータ◎第3次AIブーム
・「ビックデータ」＋「機械学習」
・「深層学習」

出所：総務省Webサイト

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２．AIのためのプログラミング言語（Python）◎Pythonとは・オープンソースであり、無料で自由に利用することができる
・シンプルで覚えやすいプログラミング言語
・実行モードには、「インタプリタ」と「スクリプトファイル」の2つのモードがある
・科学の分野、特に機械学習やデータサイエンスの分野でよく使われている・データのロード、可視化、統計、自然言語処理、画像処理などのライブラリが用意されている
NumPy
科学技術計算ライブラリ（多次元配列機能など）
SciPy
科学技術計算ライブラリ
Matplotlib
グラフ描画ライブラリ
scikit-learn
機械学習ライブラリ（k-最近傍法など）
def NAND ( x1, x2 ) :x = np.array ( [ x1, x2] )w = np.array ( [ -0.5, -0.5 ] )b = 0.7
tmp = np.sum (w * x) + b
if tmp <= 0 :return 0
else :
return 14© 2021 夢と技術の経営研究所

３．パターン認識（Pattern Recognition）と学習◎具体的なパターン認識の方法・人間や動物が知覚できる実世界の画像・音・匂いなどの情報をパターンという・パターン認識は、このようなパターンを予め定められた複数の概念（クラス）のうちの一つに対応させる処理のこと
・ パターン認識システムの構成
・前処理部：情報のデジタル化と後の特徴抽出処理を容易にする処理を行う
・特徴抽出部：パターンの識別に役立つ情報を特徴ベクトルとして抽出する
・識別部：識別辞書中の各クラスのお手本ベクトルと比較し識別結果を決定する
通常はぴったり一致はしないので、何らかの基準で「近い」ものを選ぶ◎判定の方法・𝑥 と各クラスのプロトタイプとの距離を測り、いちばん近いプロトタイプ 𝑝𝑖の属するクラス 𝜔𝑖 を正解とする方法が考えられる
・この方法は、最近傍決定法（Nearest Neighbor法）という◎プロトタイプの位置の決め方
・多くのサンプルからプロトタイプの位置を決めるという方法が用いられる・手書き数字認識の場合、何人かの人に数字を書いてもらい、その特徴ベクトルとそれがどのクラスに属するのかという情報（クラス番号）を記録しておく
・このデータを使って識別部を賢くしていくので、このようなデータを学習データという・「プロトタイプの知識（データ）を得る」ということが学習の概念である

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４．機械学習（Machine Learning）◎機械学習とは・人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のこと
・ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる
・アルゴリズムは、学習によって得た知識を用いて、新たな入力データについて知的な決定を行う
・人間がルールを記述する手法では上手くいかない分野（そもそもルールセットとして書き下すことが不可能など）では必須である◎教師あり学習・入力データと望ましい出力のペア群をアルゴリズムに与え、アルゴリズムは入力から望ましい出力を生成する方法を発見する
・アルゴリズムは、これまでに見たこともない入力に対しても、出力を生成することができる◎教師なし学習・入力データだけが与えられていて、出力データはアルゴリズムには与えられない6© 2021 夢と技術の経営研究所

５．パーセプトロン◎1957年に米国の心理学者、フランク・ローゼンブラッドが考案したアルゴリズム◎ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の起源となるアルゴリズム◎The Perceptron : A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in The
Brain (1958) by F. Rosenblatt◎概念としては、眼の視覚経路（神経経路）のモデル化◎ニューロンの数理モデル化◎パーセプトロンのまとめ・眼の神経経路を参考に、ニューロンを数理モデル化、多層化することにより、パターン認識に活用された・多層のパーセプトロンにより、論理回路を構成できる・コンピュータが行う様な複雑な処理をパーセプトロンは表現できるだけど、、、
7
・「重み：𝑤」と「バイアス：b(𝜃)」をパラメータとして設定する必要がある© 2021 夢と技術の経営研究所

６．ニューラルネットワーク◎パーセプトロンからニューラルネットワークへ・入力層、中間層、出力層の三層で構成した・適切な重みパラメータをデータから自動で学習できる様にした・活性化関数を導入した◎学習と推論・機械学習の問題を解く手順（「学習」と「推論」）と同様に、ニューラルネットワークを使って問題を解く
場合も、まず、訓練データ(学習データ)を使って重みパラメータの学習を行い、推論時には、先に学習したパラメータを使って、入力データの分類を行う◎ニューラルネットワークの学習
・データから学習できるという特徴がある
・このため、重みパラメータの値をデータから自動で決定できる

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７．畳み込みニューラルネットワーク◎畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）
・CNNは、画像認識や音声認識などの分野を主に、いろいろなところで使われている・「Convolutionレイヤ(畳み込み層)」と「Poolongレイヤ（プーリング層）」が新たに加わる
・Affineなどの全結合層の問題点、「データの形状が無視されること」を改善するため＜全結合層（Affineレイヤ）によるネットワーク＞

入力

AffineReLU

AffineReLU

AffineReLU

AffineReLU

AffineSoftwax

出力＜ＣＮＮによるネットワーク＞

入力

Conv

ReLU

＜畳み込み層の処理＞

Pooling

Conv

ReLU

Pooling

Conv

ReLU

AffineReLU

AffineSoftwax

出力＜プーリング層の処理＞

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８．深層学習（Deep Learning）◎ディープラーニングとは、層を深くしたディープなニューラルネットワーク◎層を深くすることの重要性（理論的な側面は現在のところ乏しい）・ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）に代表される大規模画像認識のコンペティションの結果から、層を深くすることに比例して認識性能も向上していると読み取れる・層を深くすることの利点は、①ネットワークのパラメータを少なくできる、②学習すべき問題を階層的に分解できるので、少ない学習データで効率よく学習ができる、③階層的な情報の引渡しにより、次層はより高度なパターンを効率よく学習できる
ImageNet Classification Topｰ5 Error ［Unit：%］
30.00
25.00
20.00
15.00
10.00
5.00
0.00

ILSVRCILSVRCILSVRC ILSVRC ILSVRC ILSVRC ILSVRCILSVRCILSVRC
2014
2016
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2017
GoogleInceptioNEC
XEROX AlexNet Clarifi
VGG
ResNetSENetNetn
1 Top5 Error Rate 28.20
25.80
16.40
11.70
7.30
6.70
3.50
3.08
2.25

10
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９．ＡＩのビジネスへの活用方法◎人間が、①クラスに分類（男/女？、人間/犬/猫？
→ 「分類問題」）、②値を推測（身長は何cm？、体重は何Kg？ → 「回帰問題」）、している分野で、Ａ．人間が行っている作業の代替・自動化やＢ．作業量的に人間では処理できない問題に対して有効→ 身の回りで、この様なニーズ（「分類問題」「回帰問題」として解決できる問題点）を探す！
具体的なビジネスとしては、◎ＡＩツールなどの開発環境を提供する◎実際のＡＩツール・ソリューションを提供する

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１０．研究例や実装例◎コグニティブ・コンピューティング・システム（ＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎ）
・クラウド上でのＡＩツール開発環境

出所：IBM(株)のＷｅｂ、資料より抜粋◎Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ : スマートスピーカー（Ａｍａｚｏｎ）
・音声による対話型のAIアシスタント機能「Ａｌｅｘａ」を持つスピーカー
・音声認識、自然言語処理

出所：ＡｍａｚｏｎのＷｅｂ、資料より抜粋

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