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東京大学 経済学部講義 後半
- 2. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 環世界と現象学と人工知能 • 第六章 サービスと人工知能 • 第七章 スマートシティ • 第八章 人工知能と創造性
- 4. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着
- 5. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 人工知能にどのようにして煩悩を与えることができるか？
- 7. 谷淳 • 1981年に早稲田大学理工学部機械工学科を卒業。 • 千代田化工建設株式会社にてプラント配管設計。 • スタンフォード大学、ミシガン大学 人工知能（修士号） • ソニーコンピューターサイエンス研究所 • 理化学研究所 脳科学研究センター 動的認知行動研究チーム チームリーダー • KAIST 教授 認知ロボットの実験から考える「自己」とは? ～理研の谷淳氏が東京財団「VCASI」で講演 http://robot.watch.impress.co.jp/docs/news/20091217_336516.html
- 13. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 • エポケー • 超越的主観性へ還元 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
- 17. デカルト/フッサール • 我、思う、ゆえに、我あり、 デカルト • 我、 世界が定立している フッサール 気に入る 気に入らない 喜ぶ 悲しい 欲求する 逃避する 希望する 恐怖する 決断する 行為する ….
- 19. 三宅の目標 • キャラクターに意識を持たせたい ＝ 自意識を持たせたい ＝ 世界を「経験」させたい。 ＝ キャラクターの環世界（主観世界） • 車に意識を持たせたい ＝ 自意識を持たせたい ＝ 世界を「経験」させたい。 ＝ 車の環世界（主観世界）
- 21. ユクスキュルの生物学
- 22. ユクスキュル（1864-1944）とは？ • 1864年 エストニアに産まれる（名家） • 1884-1888年 ドルパート大学で動物学研究 • 1888-1890年 ハイデルベルグ大学で生理学研究（解剖学） 筋肉生理学者。還元主義の限界に思い至る。 • 1890-1903年 ナポリの「臨界研究所」で海棲動物研究 海棲生物の筋肉と精神機構の研究 • 1899-1900年 アフリカ（ダルエスサラーム）での海棲動物研究 熱帯産のウニ類の研究 • 1903年 結婚 （戦争で混乱。実験研究ができなくなり理論研究。理論生物学） • 1924-1940年 ハンブルグ大学付属「環境研究所」所長。 • 1940-1944年 カプリ島で隠居。没。 前野佳彦・「『カント二世』の生物環境論―ヤーコプ・フォン・ユクスキュルの今日的意義」 （前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房））
- 23. ユクスキュル（1864-1944）とは？ • 生物の生理学的な解剖を通して、生物がどのようにこ の世界の中で根付いているか、運動しているか、認識 しているか、を探究。 • 解剖的な知見を基礎に、還元主義だけでは見えない 生物の主観的な世界の成立のモデルを構築する。 • 哲学としてはカントの影響を受けながら、まったく新し い生物の捉え方「機能環」「環世界」「対世界」を提唱。 • 欧州を中心に哲学・生物学・認知科学に多大な影響 を与える。 • 日本ではなぜか紹介が遅れている。
- 40. ニワトリの環世界を研究する実験 雛の足をくくって、親鳥が怒るかを見る。 （上）雛の声が聞こえないように透明ドームをする。 （下）見えないように。ついたてだけ 実験 結果 （上） 親鳥は無視。 （下） 見えないのに助けに行こうとする。 結論 ニワトリにとって、雛の姿は重要ではない。 その声によって認識しているのが、 ニワトリの環世界。 （見えていないわけではない） ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）
- 42. 三宅の目標 • キャラクターに意識を持たせたい ＝ 自意識を持たせたい ＝ 世界を「経験」させたい ＝ キャラクターに主観的世界を持たせたい ＝ キャラクターの環世界を構築する
- 43. 人工知能と環世界
- 48. 遅延反応系 INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス 反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。
- 49. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 51. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making
- 52. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 53. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 54. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 56. EA SEED - Deep Learning IMITATION LEARNING WITH CONCURRENT ACTIONS IN 3D GAMES https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions
- 57. EA SEED - Deep Learning IMITATION LEARNING WITH CONCURRENT ACTIONS IN 3D GAMES https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions
- 58. EA SEED - Deep Learning IMITATION LEARNING WITH CONCURRENT ACTIONS IN 3D GAMES https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions
- 59. EA SEED - Deep Learning IMITATION LEARNING WITH CONCURRENT ACTIONS IN 3D GAMES https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions
- 60. EA SEED - Deep Learning IMITATION LEARNING WITH CONCURRENT ACTIONS IN 3D GAMES https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions
- 61. • https://www.ea.com/seed/news/self-learning-agents-play-bf1 https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions https://www.ea.com/seed/news/self-learning-agents-play-bf1 EA SEED - Deep Learning IMITATION LEARNING WITH CONCURRENT ACTIONS IN 3D GAMES https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions
- 62. The Alchemy and Science of Machine Learning for Games (GDC 2019) https://www.gdcvault.com/play/1025653/The-Alchemy-and-Science-of
- 63. The Alchemy and Science of Machine Learning for Games (GDC 2019) https://www.gdcvault.com/play/1025653/The-Alchemy-and-Science-of
- 64. The Alchemy and Science of Machine Learning for Games (GDC 2019) https://www.gdcvault.com/play/1025653/The-Alchemy-and-Science-of
- 65. Deep Mind • https://deepmind.com/blog /capture-the-flag/ • Multi agnet learning Deep Mind: Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents https://deepmind.com/blog/article/capture-the-flag-science
- 66. Two Agent Cooperation by DeepMind Deep Mind: Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents https://deepmind.com/blog/article/capture-the-flag-science
- 67. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 環世界と現象学と人工知能 • 第六章 サービスと人工知能 • 第七章 スマートシティ • 第八章 人工知能と創造性
- 68. 第六章 サービスと人工知能
- 69. • 人間には扱えないような大きなデータから、 • 人間では気づかない特徴を学習している。 学習する人工知能 から学ぶこと • さらに人間の解釈を通過することなく、 • 直接サービスやアクションを展開する （当然アマゾンの開発者は我々に何を推薦して いるか知らない）
- 73. 職業は人工知能でなくなるか？ • 自分の職業の内容を細かくリストアップしてみましょう。 • その中の何割かが人工知能で置き換わるか、考えるか、 専門家に聞いてみよう。 • 全くなくなるのではなく、部分的に置き換わる。 • つまり発想を逆にして、人工知能といかに共存するか、そ の共存の仕方を模索する時代に来た。
- 74. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？
- 75. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。
- 76. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。 ＝これからは人間と人工知能が協調する時代
- 77. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。 ＝これからは人間と人工知能が協調する時代 ＝人工知能とペアを組んで強いチームが勝つ
- 78. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。 ＝これからは人間と人工知能が協調する時代 ＝人工知能とペアを組んで強いチームが勝つ ＝ 人間とペアを組むことを前提に人工知能を開発 するべき ＝ 単独の人工知能ではなく
- 86. 人工知能は人間には見えないものを 見て、人間にはできないことをする • 人の流れ • 犯罪の早期発見 • 事故現場の発見 • 店内の人の流れ • その人が注目した商品の共通項 • 紛れ込んだ犯罪者の場所特定 ・・・そしてこれらの予測。
- 95. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 環世界と現象学と人工知能 • 第六章 サービスと人工知能 • 第七章 スマートシティ • 第八章 人工知能と創造性
- 96. 第七章 スマートシティ
- 98. 都市全体を監視・制御するAI 交通全般を制御するAI各エリアを監視・制御するAI 各ビルを監視・制御するAI 道路を監視・制御す るAI 各広場を監視・制御 するAI 人の流れを監視・制 御するAI 抑止・委任 報告 抑止・委任 報告 抑止・委任 報告 都市 監視 制御 監視 制御 人 ドローン ロボット デジタル アバター 抑止・委任 報告
- 100. 都市全体を監視・制御するAI 交通全般を制御するAI各エリアを監視・制御するAI 各ビルを監視・制御するAI 道路を監視・制御す るAI 各広場を監視・制御 するAI 人の流れを監 視・制御するAI 抑止・委任 報告 抑止・委任 報告 抑止・委任 報告 都市 監視 制御 監視 制御 人 ドローン ロボット デジタル アバター 報告命令 人 監視 制御 監視 制御
- 107. AIアバター 北海道 産です
- 109. スマートシティ X 5G世代のゲーム
- 116. ビックデータ解析を即座に行いユーザー（群）の特徴を理解 • ユーザーの情報を大量の迅速にストア ５Gで新しくなるポイント③ユーザー理解 これまで これから ゲーム （人工知能：メタAI） 人 合わす
- 126. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 環世界と現象学と人工知能 • 第六章 サービスと人工知能 • 第七章 スマートシティ • 第八章 人工知能と創造性
- 127. 第八章 人工知能と創造性
- 130. アーロンのアルゴリズム • 知識ベースの人工知能 (左) 学んだ知識から描く （右） 架空のものを学んだものから描く 19851983
- 137. NO MAN’S SKY (Hello Games, 2016) http://www.no-mans-sky.com/ 宇宙、星系、太陽系、惑星を自動生成する。
- 139. FarCry2 (Dunia Engine ) デモ 草原自動生成 時間システム 樹木自動生成 動的天候システム 動的天候システム http://www.farcry2-hq.com/downloads,18,dunia-engine-nr1.htm