高度Ict利活用人材育成推進会議プレゼン（1124) final(改)
Le téléchargement de votre SlideShare est en cours.
×
Consultez-les par la suite
Plus De Contenu Connexe
Similaire à AI（人工知能）研究の最前線：社会はどのように変わるだろう？ (20)
Plus par KIT Cognitive Interaction Design (20)
Plus récents (20)
AI（人工知能）研究の最前線：社会はどのように変わるだろう？
- 1. AI(人工知能)研究の最前線 社会はどのように変わるだろう？ 経営学部 岡 夏樹 宮崎産業経営大学 夏のオープンキャンパス 模擬授業 2022.7.17
- 2. 授業の内容 1. 適切な(知的な)応答について考えてみよう：古くから使われ ている基本技術を例として 2. AI研究の最前線 3. 社会はどのように変わるか
- 3. どちらが産経大の特徴を捉えているか？ https://textmining.userlocal.jp/
- 4. どちらが産経大の特徴を捉えているか？ 産経大HPでの 出現頻度
- 5. どちらが産経大の特徴を捉えているか？ 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 ×
- 6. どちらが産経大の特徴を捉えているか？ 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 一般的に多く 出現する語は 重要でない × ⇒ tf-idf で検索
- 7. より的確に産経大の特徴を捉えたい 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 一般的に多く 出現する語は 重要でない ×
- 8. より的確に産経大の特徴を捉えたい 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 一般的に多く 出現する語は 重要でない ×
- 9. より的確に産経大の特徴を捉えたい 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 一般的に多く 出現する語は 重要でない × 大学HPで
- 10. 相手の意図を推定するという課題 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 × 未解決の面白い課題 〇〇の特徴を知りたい ⇒ 何と比べた特徴を見たいのか？ (意図推定) 例：宮崎銀行の特徴を知りたい • 預金先として他の銀行と比べた特徴 • 宮崎県の他の就職先と比べた特徴 • … 一般的に多く 出現する語は 重要でない 大学HPで
- 11. 大学で勉強すること 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 × 一般的に多く 出現する語は 重要でない 大学HPで 1. 解くべき課題を発見(答 があるか分からない) 2. 解決法を考える 未解決の面白い課題 〇〇の特徴を知りたい ⇒ 何と比べた特徴を見たいのか？ (意図推定) 例：宮崎銀行の特徴を知りたい • 預金先として他の銀行と比べた特徴 • 宮崎県の他の就職先と比べた特徴 • …
- 12. 授業の内容 1. 適切な(知的な)応答について考えてみよう：古くから使われ ている基本技術を例として 2. AI研究の最前線 3. 社会はどのように変わるか
- 13. (従来型のAIと比べた)深層学習の特徴 1. (研究者・技術者が一所懸命分析してプログラムするのでな く)何に注目したらよいかも含めてAIが学習する 2. 人と同等かそれを超える性能が出る(従来型のAIと大差) 3. 大規模化に応じて性能が上がる ⇒役に立つ ⇒これがないと競争に勝てない Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder 1 2 3 4 5 6 7 … 95 96 … … GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners, 2020
- 14. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 2012 画像認識 音声認識
- 15. 深層学習がぶっちぎり優勝した ImageNet Challenge 2012 著作権の関係で図を削除 https://image- net.org/static_files/files/ils vrc2012.pdf の6ページ参照 著作権の関係で図を削除 https://image- net.org/static_files/files/ils vrc2012.pdf の21ページ参照
- 16. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 2016 翻訳 対話 2012 画像認識 音声認識 2017 Transformer 基盤モデル 自動翻訳字幕
- 17. AI(人工知能)研究の最前線 社会はどのように変わるだろう？ 経営学部 岡 夏樹 宮崎産業経営大学 夏のオープンキャンパス 2022.7.17 自動翻訳字幕の例 https://youtu.be/mEHngI9H8BE
- 18. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 2016 翻訳 対話 2012 画像認識 音声認識 2017 Transformer 基盤モデル
- 19. 盤面の認識＋報酬からの学習＋先読み (深層学習) 28 January 2016
- 20. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 言葉と画像の対応を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 2016 翻訳 対話 キャプション生成 言葉から画像生成 2012 画像認識 音声認識 2017 Transformer 基盤モデル
- 21. Text to Image (2022) https://www.deepl.com/translator 著作権の関係で画像を削除 https://parti.research.goog le/paper_images_green_wa termark_outputs/figures/s caling_comparison/kangar oo_3.jpg
- 22. Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning (2022) これは、月にいる2頭のテディベ アの写真です。 彼らは何をしているのでしょうか？ 会話をしているところです。 何を使っているのでしょう？ コンピュータのようです。 これは驚くべきことでしょうか？ そうですね、意外です。 なぜこの絵に驚くのでしょうか？ テディベアは普通、月にはいない からです。 https://www.deepl.com/translator 著作権の関係で図を削除 https://storage.googleapis. com/deepmind- media/DeepMind.com/Blo g/tackling-multiple-tasks- with-a-single-visual- language- model/flamingo.pdf の図１の左下の対話例を参 照。対話の翻訳結果 (https://www.deepl.com/tr anslator )は右の通り(左がシステム、 右が人)。
- 23. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 言葉と画像の対応を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 無意識のうちに論理的な処理も 数学 プログラミング 2016 翻訳 対話 キャプション生成 言葉から画像生成 2012 画像認識 2017 Transformer 基盤モデル 音声認識
- 24. 基盤モデルに よる論理的な 処理 (2022) • 算数の文章題と正答の 例をいくつか見せて解 かせると答を間違える ことがある • 順序だてて考える道筋 の例も見せて解かせる と、正しい答を出力で きる(右図) 著作権の関係で図を削除 https://arxiv.org/pdf/2204. 02311 の図8を参照
- 25. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 言葉と画像の対応を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 無意識のうちに論理的な処理も 数学 プログラミング 2016 翻訳 対話 キャプション生成 言葉から画像生成 2012 画像認識 自然現象の高速シミュレーション 科学的発見 2017 Transformer 基盤モデル 音声認識
- 26. AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology (2020) 著作権の関係で図を削除 https://www.deepmind.co m/blog/alphafold-a- solution-to-a-50-year-old- grand-challenge-in-biology の図やビデオを参照
- 27. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 言葉と画像の対応を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 五感に拡張 内部感覚も 無意識のうちに論理的な処理も 数学 プログラミング 2016 翻訳 対話 キャプション生成 言葉から画像生成 2012 画像認識 意識＋無意識 心のモデル1&2 感情 心 自然現象の高速シミュレーション 科学的発見 説明・納得 正しさの保証 常識を獲得 素朴な物理学 2017 Transformer 基盤モデル 音声認識
- 28. 授業の内容 1. 適切な(知的な)応答について考えてみよう：古くから使われ ている基本技術を例として 2. AI研究の最前線 3. 社会はどのように変わるか • AIが人を超えてもあまり変わらないのは… • 影響があるのは…
- 29. AIが人を超えてもあまり変わらないのは • (機械が発達しても、生身の体で運動することは価値があり、ス ポーツとして残った。プロスポーツも。) • 囲碁AIが人より強くなっても、趣味として残り、プロ棋士も変 わらず稼げている。AIから学ぶようになった。 • 芸術、芸能、創造、学習など好きでやることは、プロもアマも 大きな影響は受けない。AIから学ぶ／刺激されることで質が上 がる。
- 30. 影響があるのは • 業務としての文書作成、翻訳、通訳、プログラミング、絵やイ ラストを描く、作曲する、演奏する等は、定型的なものから順 次AIに置き換わる。(趣味として好きでやることや芸術的な職業 は残る) • 人と接する仕事(サービス業、営業、医療、育児・介護・教育、 …)は現状ではAIが不十分なため人がやるが、いずれ置き換わる 可能性。⇒AIが人を超える性能を持ったとしても、人がAIをど う感じるか、信頼するかは別の問題。
- 31. 影響があるのは(つづき) • 安全・安心に関わることは、AIが人を上回ったら、しだいにAI に置き換えられ、人がやることを禁止する方向へ。ただし、楽 しんでやることは残し、 。例：車 の自動運転、原発の運転、航空管制、医者の診断、欠陥が致命 的となるものの設計、… • 経営判断、政治、司法、教育等、対象に重大な影響を及ぼす判 断・行為・設計もこれに準ずる？
- 32. 影響があるのは(つづき) • 安全・安心に関わることは、AIが人を上回ったら、しだいにAI に置き換えられ、人がやることを禁止する方向へ。ただし、楽 しんでやることは残し、危ないとAIに切り替わる方式。例：車 の自動運転、原発の運転、航空管制、医者の診断、欠陥が致命 的となるものの設計、… • 経営判断、政治、司法、教育等、対象に重大な影響を及ぼす判 断・行為・設計もこれに準ずる？
- 33. AIが人を超えてもあまり変わらないのは • 芸術、芸能、創造、学習など好きでやること 影響があるのは • 業務としてやることは、定型的なものから順次AIに置き換わる。 • 人と接する仕事は、現状では人がやるが、いずれ置き換わる可能性。 • 安全・安心に関わることは、人がやることを禁止する方向へ。ただし、 楽しんでやることは残し、危ないとAIに切り替わる方式。
- 34. Take Home Message (お持ち帰りメッセージ） • AI技術の加速度的な発展 ⇒ 社会は急速に大きく変わる • 社会をどうしたいか、その中であなたはどうしたいか、 そのためには今何をしたらいいか、今日から考え始め よう • 産経大はそれに必要な力をつけるカリキュラム(AI・ データサイエンス系の科目も充実)であなたを応援
