シリーズAI入門：1. ガイダンス・AIの概要

講義の概要と，AIの研究とはそもそもなにを対象として，どんなアプローチで行われるか…と言ったことを簡単に眺めます。

1. ガイダンス・人工知能とは シリーズAI入門 © FSCjJh3NeB 2021 (※ 但し画像を除く)
2. ガイダンス n 学部1年生向けの講義 n Dates and Times u XXX学期 u XXX曜 XX時限(XX:XX～XX:XX) n 講義のスタイル u オンラインでの講義 p 基本的に PowerPoint の資料を使って説明 p 60分程度の講義と，30分程度のレポート u 期末テスト 2
3. Expected Outcomes：講義の達成目標 n AIの基礎的な概念の理解 u AIの研究は何を目指し，何を主要な問題にしているのか u どのような方法で問題に取り組み， これまでに何ができていて，何ができていないのか …といった事について，理解する n AI技術を用いた基礎的な情報処理の理解 u 主に機械学習について，どのような目的に対して， どのように手法が使えるのか，原理はどういうものか …といった事について，理解する 3
4. Expected Outcomes：講義の達成目標 n （情報系ではない） 理工系の学部1年生を想定 u 前半は，あまり接する機会がなさそうな人社系の話題を 中心として，人工知能研究の概観を解説 u 後半は，細かい数式は興味があれば自分で追えると考え， どういうときにどういう手法が使えるか？ という実用を 中心として，原理の概観を解説 n 受講生の5割くらいが，後述する G検定 に合格！ くらいの感じを目指してやっていきたい 4
5. Evaluation：単位の認定方法 n レポート（60点） u 与えられた課題を遂行する p レポート…と言っていますが，大部分は小テストを予定 n テスト（40点） u 基本的な内容を理解しておけば解ける問題を出題 p ノートなど持込可 5
6. Textbooks：教科書・参考書 n 知能の物語 u 中島 秀之 (著) p 公立はこだて未来大学出版会 (2015/5/27) p ISBN-10: 4764955520 p ISBN-13: 978-4764955523 u 図書館に数冊存在？ 基本的には講義資料のみで完結させる予定ですが， 以下を参考書として持っておくと便利です 6
7. Textbooks：教科書・参考書 n ディープラーニング G検定 (ジェネラリスト) 公式テキスト u 日本ディープラーニング協会(著) p 翔泳社 (2018/10/22) p ISBN-10: 4798157554 p ISBN-13: 978-4798157559 u G検定は深層学習を中心として， AI一般の知識に関する検定です 読みやすく，わかりやすい参考書として， 以下もおすすめです 7
8. Textbooks：教科書・参考書 n イラストで学ぶ 機械学習 u 杉山 将(著) p 講談社 (2013/9/18) p ISBN-10: 4061538217 p ISBN-13: 978-4061538214 u 機械学習のロジックを知るのに わかりやすくてよい本です 読みやすく，わかりやすい参考書として， 以下もおすすめです 8 この講義では数式をほとんど使わないので， 数学的に押さえておきたい場合には特に良いでしょう
9. Schedule： 回数 概要 第01回 ガイダンス・人工知能とは？ 第02回 人工知能研究の歴史・概観 第03回 計算機の仕組み 第04回 人間の情報処理の仕組み 第05回 第1次AIブーム：探索 第06回 第2次AIブーム：知識表現 第07回 第3次AIブーム：パタン認識 第08回 人工知能の問題，統計基礎 第09回 機械学習 第10回 ニューラルネット 第11回 深層学習1 第12回 深層学習2 第13回 自然言語処理 第14回 マルチエージェント・S5.0 第15回 期末考査（テスト）&まとめ 9 ※ 分量の都合で，多少前後することがあります。 （例：n回目の講義で予定の話題と，n+1回目 前半部を話すなど） Today
10. 人工知能 n いろいろなメディアでよく聞く言葉 n 「人工知能って，何なのか説明して？」 u よく考えると，意外と難しい u 人工的な知能…？ p これではほとんど説明になっていない 10
11. ここで急に課題です n 今の時点における，あなたなりの人工知能（AI）の 説明を200文字以上で記載してください u 10分ほど時間をおきます＆講義中に投稿してください。 p 万が一200字に満たなくても，出さないよりはマシです J n 例： u 人工知能とは，XXXX を XXXX するもので，例えば， XXX や XXX があげられる。私の身の回りでは… だが，XXX という点ではまだ人間には劣る面もある。 さらに，XXX や XXX への利用では，XXX の配慮もいる。 11
12. 人工知能 n 実は専門家の間でも共有された定義はない u それぞれの研究者が，それぞれの思う定義で活動 n 現状の最大公約数 u 人工的に作られた知能， もしくは知能を人工的に作り出そうとする取り組み n 人工知能研究の究極の課題 知能とは何なのか？ どうすればそれを作れるのか？ 12
13. 人工知能研究のもろもろ 13
14. 人工知能研究が取り扱う課題 n 人間の知能とは，心とは何か？ どうすれば作れるのか？ u いくつかの立場があるが，ここでは単に「わかる」 だけでなく，「作る」までをセットとして扱いたい n 「わかる」と「作る」 （動作原理と設計原理） u ミカンについて「わかる」 p 果物の一種で柑橘類に分類される．特徴的な色を… p わかったからと言って，それが作れるとは限らない p わかるだけではなく，さらに踏み込んで，作りたい！という立場 14
15. Science，Engineering，Arts Science Arts Engineering 科学：Science – Art ? 科学：分析的アプローチ（Analysis） 工学：構成的アプローチ（Synhtesis） 15
16. 人工知能研究をめぐるいくつかの立場 n 人間のように考える機械 を作るのは難しい… u でも，案外原理はシンプルだし，頑張れば作れる！ u そういうモノを作ることは，まず無理 16 本資料の作成者はこちらの立場 人と同じモノではないにしても， そうした機械は作れるハズ ただし「だからパス」ではなく， 作れないが，どれだけ複雑な仕組みか， 解き明かそう・知ろう という立場
17. 人工知能に関するさまざまな学問分野 17 AIマップβ2.0 © 2020 人工知能学会 ࣾձج൫ جૅֶज़ ੓ࡦ ܦࡁ จԽ ੜ׆ ࢈ۀج൫ ୈ  ૚ Ԡ༻ ख๏ ج൫ ୈ  ૚ ୈ  ૚ ֬཰ɾ౷ܭ ˞ɹղऍͷҰྫɿ֬཰ɾ౷ܭɺ࿦ཧֶɺ਺ཧՊֶʹج͖ͮؼೲਪ࿦͕ੜ·Εɺػցֶशٕज़͕ൃలɺ༧ଌͷٕज़ʹΑΓɺࣾձΠϯϑϥ "* ͕ൃల͠ɺΠϯϑϥҡ࣋΍؀ڥอશɺܦࡁ׆ಈͷൃలʹߩݙ ఩ֶ ਺ཧՊֶ σʔλαΠΤϯε ৺ཧֶ ੜ෺ֶ ೝ஌Պֶ ҩֶ ղ๤ֶ ೴Պֶ ݴޠֶ ӡಈྗֶ ιϑτ΢ΣΞ޻ֶ Ϗοάσʔλղੳ ΦϖϨʔγϣϯζϦαʔν ਺ཧܭը๏ ਺ཧ࠷దԽ ਺ཧ࿦ཧֶ େ ෼ ྨ σʔλ޻ֶ ౷ܭֶ ஌ࣝͷར༻ͱڞ༗ ιʔγϟϧίϯϐϡʔςΟϯά ΤʔδΣϯτ ػցֶश ҩྍɾόΠΦϩδʔ ࢈ۀԠ༻ ڭҭ "* ͱࣾձ ؀ڥ ܳज़ɾΤϯλςΠϯϝϯτԠ༻ ϩϘοτͱ࣮ੈք ώϡʔϚϯΠϯλϑΣʔε 8FC ΠϯςϦδΣϯε ը૾Ի੠ϝσΟΞॲཧ ϝλɾώϡʔϦεςΟΫε ݴޠϝσΟΞॲཧ ࿦ཧɾਪ࿦ ஌ࣝ޻ֶ ๏཯ "* ϓϥΠόγʔ "* ྙཧ ू߹஌ φϨοδϚωδϝϯτ ιʔγϟϧϝσΟΞ Ϋϥ΢υιʔγϯάɾώϡʔϚϯίϯϐϡςʔγϣϯ ஌తϢʔβϑΣʔε 8FC ΠϯλϥΫγϣϯ ώϡʔϚϯίϯϐϡʔλΠϯλϥΫγϣϯ ώϡʔϚϯϩϘοτΠϯλϥΫγϣϯ 73 ώϡʔϚϯΤʔδΣϯτΠϯλϥΫγϣϯ ৘ใݕࡧ ৘ใਪન ܈஌ೳ ϑΝδΟ࿦ཧ ϚςϦΞϧζɾΠϯϑΥϚςΟΫε όΠΦΠϯϑΥϚςΟΫε ҩྍɾέΞԠ༻ ࣗಈӡస ֓೦ֶश σʔλϚΠχϯά εύʔεϞσϦϯά ਂ૚ֶश ςΩετϚΠχϯά ύλʔϯೝࣝ ڧԽֶश ఢରతֶश ҟৗݕ஌ ߦಈਪఆ ҙࢥܾఆɾ߹ҙܗ੒ ػց຋༁ Ҩ఻తΞϧΰϦζϜ ಈը૾ॲཧ ൚༻ਓ޻஌ೳ ձ࿩ɾஊ࿩ɾҙਤཧղ ΦϊϚτϖ Ի੠ೝࣝ Ի੠ੜ੒ ը૾ೝࣝ Ұൠ෺ମೝࣝ ը૾ੜ੒ δΣενϟʔೝࣝ ϚϧνϞʔμϧॲཧ ϚϧνϞʔμϧΠϯλϥΫγϣϯ ײੑ޻ֶ ϚϧνΤʔδΣϯτ ΫϥελϦϯά දݱֶश ʢΤϯ΂σΟϯάʣ ΤΩεύʔτγεςϜ ϓϩμΫγϣϯγεςϜ ԋ៷ਪ࿦ ϕΠζਪఆ ৗࣝਪ࿦ ؼೲਪ࿦ ܭࢉ࿦తֶशཧ࿦ Ծઆਪ࿦ "* ධՁɾݕূ "* ৴པੑ ෼ࢄڠௐ ਎ମੑ "* ϥΠϑαΠΫϧ ஌ࣝ֫ಘɾൃݟ Φϯτϩδʔ ౷ܭతֶश ৘ใ࿦తֶशཧ࿦ ஌ࣝάϥϑ ஌ࣝϕʔε ஌ࣝදݱ γϯϘϧάϥ΢ϯσΟϯά ܭࢉࣾձՊֶ ΞϑΥʔμϯε ੍໿ॆ଍໰୊ ɾ ॆ଍Մೳੑ໰୊ ʢ$414"5ʣ ࿦ཧϓϩάϥϛϯά ߦಈม༰ ਐԽܭࢉ ඇλεΫࢦ޲ର࿩ ίϯϐϡʔλϏδϣϯ సҠֶश ൒ڭࢣ͋Γֶश ηΩϡϦςΟ "* ࣾձΠϯϑϥ "* 8FMMCFJOH
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18. 人工知能に関するさまざまな学問分野 18 AIマップβ2.0 © 2020 人工知能学会
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20. 人工知能と認知科学 n 相互に大きく関係する学問分野 u 両方とも “人” の，特に “心” や “知能” を扱う u 心も身体も一種のマシン（機械）と捉え， そのメカニズムを解明しようとする n 認知科学 は “わかる” を目的とする u 問題の捉え方 p 心 は 記号の処理・操作系 p 記号の処理・操作とは，任意の記号を一定規則に基づき 結びつけること，すなわち計算 p 記号やその操作規則の全体は現実の意味論 20 このレベルでは心理学も同じ立場
21. “わかる”・“作る”ためにどうする？ n まずは，わからないと，作れない u どうすればわかるか？？ u 「この，XXXX機械」を作れと言われたら…？ p とりあえず，その XXXX機械 とやらを観察する p たくさんあって，分解してよければ，分解してみる • いくつかのモジュール単位で，観察・分解を繰り返す p 分解したモノを組み立てて，同じように動くかチェック p 各部品を作成して，組み立てる 21
22. “わかる”にまつわる2つの立場 n 要素還元主義 u 構成物を要素にばらしていって理解する p XXX機械 を 理解するには，分解して部品を理解 p 物質を理解するには，分子，原子…と分解して理解 n ホーリズム（全体論） u “単純に”要素だけを見ていても，理解できないことも p 音楽を理解するのに，個々の音符に着目しても無意味 p 音楽を構成する「全体」に目を向ける必要 • 部品について知るだけではダメで，全体像や相互作用も大事 • 逆に，“単純に” 部品にばらすと意味が無いことも… 22
23. 人工知能をどう作る？ n 目標：人間のように振る舞うものを作りたい u ゴールだけが決まっている状態 u どう作るかは自由なので，実現できれば何でも良い n 例えば… u 少なくとも（生物としての）人間は知能がある。 なら，人間の細胞その他を全部作れたら人工知能では？ u 知能はおそらく脳にあるので，脳を作る・シミュレートできれば， それで人工知能完成では？ u 何かのルールがあるはずなので，それをコンピュータなどの上で 模倣できれば，人工知能完成では？ 23 生物・化学的にやってみる 脳・神経科学的にやってみる 情報工学的にやってみる これはちょっと違う （“わかる” が無い） ※ 脳科学などは例で，その分野のアプローチがすべてそうだ…と言うわけではない。
24. つくる ということ n “わかる” は 要素に分解していく作業 n “つくる” は いろんな要素をくっつけていく作業 u 電球 を作ろうと思ったら… p フィラメントの電気的な特性を知る必要 p ガラスに関する材料特性や加工技術・化学反応を知る必要 p ガラス内を真空にする技術を知る必要 …などなど，複数分野の知識が必要 u この講義でも，ちょっとあちこち話が飛びますが， 博物館を歩き回っていろんな展示を見る気分で… 24
25. 次回以降の講義スライドを ざーっとレビューして講義全体の流れをご紹介 25
26. 補足 n 人工知能とは u 人工知能学会(監修) p 近代科学社 (2016/5/30) p ISBN-10: 4764904896 p ISBN-13: 978-4764904897 複数の 人工知能学会 会長経験者はじめ， 我が国の著名な研究者 各自の人工知能観が語られている 26