東京大学教員の著作を著者自らが語る広場

薄い水色の表紙に人体のイラスト

書籍名

人工知能はこうして創られる

著者名

合原 一幸 (編著)、 牧野 貴樹、金山 博、河野 崇、青野 真士、木脇 太一

判型など

344ページ、四六判、並製

言語

日本語

発行年月日

2017年9月20日

ISBN コード

978-4-86310-185-2

出版社

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人工知能はこうして創られる

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いわゆる第3次AI (人工知能) ブームが、ビッグデータとビッグ計算機パワーに支えられて、大きなインパクトを世の中に与えようとしている。
 
ひとつの重要な背景は、このブームが第3次ニューラルネットワークブームと同時に到来していることだ。現在のAI技術は、超多層のフィードフォワード型ニューラルネットワークを用いた深層学習 (ディープラーニング) によって実装されている。
 
深層学習を用いるニューラルネットワークはしばしば「脳に学んだ」と形容されるが、脳科学的に見ると実際の脳とは大きく異なっている。この点に関する誤解、さらにはゲーム、将棋、囲碁などの特定機能に絞ると現在のAIは人間を越える大きな能力を発揮することが、大勢の人がシンギュラリティをそう遠くない将来に到来すると考えてしまう要因になっている。
 
この論点を深く理解していただくために、本書ではAI研究と脳研究の関係を、それらの歴史的経緯も踏まえて詳しく解説した。また、AI研究の現状を読者にお伝えするために、現在のAI研究を先導しているグーグルやIBMの研究、そして将来のAIに向けての脳型コンピュータやナチュラル・コンピューティングの研究を紹介するとともに、付録ではディープラーニングに関して、ほとんど数式を使わずに説明した。
 
もう一点、最近AIが人間の職を奪うという議論がさかんに行われているので、このことについて少し言及しておきたい。そもそもこの議論は、人間の仕事のかなりの部分がAIに奪われてその分人間の職が減るという引き算に基づく線形思考に立脚している。
 
しかしながら実際には、人間とAIがうまく協同することによって生み出される非線形効果によって、人間の職の形態が大きく変化・拡張する可能性の方がより大きいように思われる。
 
したがって、今考えるべき問題は、どのように人間とAIが協調して「1足す1が2以上になる」非線形効果を生み出すかという問題である。
 
そこでこの問題への足がかりを得るために、2017年には中国の柯潔氏や日本の井山裕太氏にもご参加いただいて、とても強くなった囲碁AIと人間がペアを組んで囲碁を指すペア碁の試合や、2019年春の東京コレクションではファッションデザイナーのエマ理永氏とAIが協同でデザインしたドレスを用いたファッションショーを企画してみた。特に後者は、「美」という人間特有のようにも感じる能力に関して、人間とAIとの協同作業の可能性を論じる試みで、この先どこまで行けるのか、今後もさらに考察を続けてみようと思っている。(2019年8月6日)

 

(紹介文執筆者: 生産技術研究所 教授 合原 一幸 / 2019)

本の目次

巻頭言  甘利俊一 (東京大学名誉教授)
まえがき  合原一幸 (東京大学)
 
第1章  人工知能研究と脳研究―歴史と展望 (合原一幸)
はじめに/人工知能研究の歴史/ニューラルネットワーク研究の歴史/人工知能とシンギュラリティ/脳研究の難しさ/脳におけるデジタルとアナログ/脳とシンギュラリティを巡って/ヤリイカ巨大軸索のカオス/脳はチューリング機械を超えるか?/脳と心/脳の選択的注意機構/実装技術の進展/人工知能と産業/人工知能の将来に向けて
 
第2章  身近なところで使われる機械学習 (牧野貴樹  Google.Inc)
身近にある機械学習/手書き文字認識/学習手法の例/機械学習に必要になるもの/特徴ベクトルと特徴学習/具体例1 電子メールの自動振り分け/具体例2 クレジットカードの異常利用検出/強化学習:行動決定の学習/機械学習でできること、できないこと
 
第3章  Watson の質問応答からコグニティブ・コンピューティングへ (金山 博  日本アイ・ビー・エム 東京基礎研究所)
質問応答への挑戦/質問応答技術の応用に向けて/人工知能への期待と質問応答の形/コグニティブ・コンピューティング
 
第4章  脳型コンピュータの可能性 (河野 崇  東京大学)
ニューロミメティックシステムとニューロインスパイアードシステム/神経活動のマスターモデル―イオンコンダクタンスモデル/シンプルさを重視したインテグレートアンドファイア型神経モデル/神経活動のメカニズムを抽象的に表現する定性的神経モデル/シナプスと学習のモデル/シリコン神経ネットワークの現在/デジタル回路による大規模ネットワークチップ/アナログ回路による超低消費電力チップ/シリコン神経ネットワークチップの課題と将来
 
第5章  ナチュラル・コンピューティングと人工知能─アメーバ型コンピュータで探る自然の知能 (青野真士 慶應義塾大学)
計算、コンピュータ、知能とは何か?/コンピュータの原点 チューリング︲ノイマン・パラダイム/ナチュラル・コンピューティングの力/コンピュータと自然現象/アメーバ・コンピューティング/アメーバ・コンピューティングによる化学反応シミュレーション/ナチュラル・コンピュータから自然知能へ
 
[技術解説] ディープラーニングとは何か? (木脇太一  東京大学)
1 はじめに/2 ニューラルネットワーク/3 深層化による効果/4 学習の効率化に関する進展/5 過学習との戦い、正則化の発展/6 ディープラーニングのこれまで、そしてこれから
 
あとがき  合原一幸
 

関連情報

著者インタビュー
「100に1つプロのデザイナーが驚くものができればAIをファッションに使う意味はある」 (Diamond ハーバード・ビジネス・レビュー・オンライン 2019年4月16日)
https://www.dhbr.net/articles/-/5863
 
聞き手: 岩見真吾 【第4 回数理生物学対談「合原一幸教授」】『「好きなこと」だけを研究テーマに』 (日本数理生物学会ニュースレター No.87, pp.18-26 2019年)
https://www.sat.t.u-tokyo.ac.jp/?plugin=attach&refer=Laboratories%20for%20Mathematics%2C%20Lifesciences%2C%20and%20Informatics&openfile=taidai-AiharaIwami2019-final.pdf
 
AI(人工知能)特集 「【人工知能はいま 専門家に学ぶ】(6) 日本を代表する数理工学者、合原一幸氏が見る AI の世界」 (SankeiBiz 2016年6月5日)
http://www.sankeibiz.jp/aireport/news/160605/aia1606050700001-n1.htm
 
研究成果のニュースリリース
【共同発表】メタボリックシンドロームの未病を科学的に検出 (発表主体:富山大学 2019年6月25日)
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3131/
https://ircn.jp/pressrelease/20190625-aihara

【記者発表】「人間知能と人工知能の共生と未来を、ファッションを通じて考えるシンポジウム」のご案内 (2019年3月1日)
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3058/

【記者発表】組合せ最適化問題を効率的に解くための新しいアナログニューラルネットワーク (2019年1月31日)
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3042/
https://ircn.jp/pressrelease/20190131-aihara

【記者発表】短時間の観測データから将来を高精度に予測 ~AI予測技術の新しい数理的基盤を構築~ (2018年10月9日)
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/2989/
https://ircn.jp/pressrelease/Dividing-Time-and-Space-to-Predict-the-Future

【記者発表】日米欧の電力網の周波数変動を国際協力で解析:再生可能エネルギーや電力取引量の増大に備えるための数理モデルも構築 (2018年1月9日)
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/2830/

【記者発表】コウモリが超音波で行く先を“先読み”し、ルート選択を行うことを発見 (2016年4月8日)
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/2548/
 

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