ai との付き合い方 · 2018. 3. 3. · nvidia のgpu（ビデオカード） –～15/120...
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2018-02-15 Copyright (C) 2018 Hideki Kato
AI との付き合い方
加藤英樹（チーム DeepZen 代表）
自己紹介
AI を巡る混乱
囲碁 AI の現状
ディープ・ラーニング
今後
2018-02-15 Copyright (C) 2018 Hideki Kato
講演者のプロフィール
1953年 東京都出身
1980年 東京工業大学情報工学専攻修了
1980～1982年 東京工業大学工学部助手
1982～2001年 ㈱ 富士通研究所にてエキスパートシステム, 第五世代コンピュータプロジェクト, 人工ニューラルネットなどの研究開発に従事
2006～2010年 東京大学博士課程にてコンピュータ囲碁を研究
2009年 尾島陽児と共にチーム DeepZen を結成
2016年 DeepZenGo プロジェクト開始
電子情報通信学会, 情報処理学会, 日本神経回路学会, ICGA 各会員. コンピュータ囲碁フォーラム理事. チーム DeepZen, DeepZenGo プロジェクト各代表
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Zen (DeepZenGo)
「天頂の囲碁」のプロトタイプ
2009年 8月～ チーム DeepZen
2016年 3月～ DeepZenGo プロジェクト
世界最強（だった）
– KGS のコンピュータ囲碁トーナメント年間チャンピオン（2011～2017）
– コンピュータ・ゲーム・オリンピックの囲碁部門完全優勝（2011, 2013～2015)
– UEC 杯コンピュータ囲碁大会優勝（2011, 2014～2016）
– 第1回世界電脳囲碁オープン戦初代チャンピオン (2017)
第一回世界電脳囲碁オープン戦
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AI を巡る混乱
人類を滅ぼす・人類の敵
– シンギュラリティ, etc.
– 煽ることで利益を得る人, AI の中身を知らない人
人類を手助けする道具/技術
– (これまでも, これからも) 共存/利用可能
– AI の研究者/開発者, 囲碁・将棋棋士
専用 AI と汎用 AI（人間みたいな AI）
– 実用化されているのは専用 AI
– 汎用 AI (AGI) の研究は最近始まったばかり
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人間の知的能力
まだほとんど分かってない
– 論理的思考（推論, 抽象化, 矛盾）
– 意志, 感情, 欲望, 意識, 自我など
大脳だけではなく脳幹なども関係
自然言語の理解
– 広義の嘘（フィクション, 空想, 比喩, 冗談, etc.）
– 人間には身体がある
「お腹が空いた」の意味が分かるか？
ストレスで「胃が痛い」は？
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欧米の（特殊）事情
欧米ではチェスは「知」の象徴
人間は他の生物より偉い（自然観/世界観）
– 「考える」ことができる（哲学）
– 万物の霊長（選良意識）
– （他の生物を）支配/殺戮する根拠
人間より優秀な知的存在への恐怖
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コンピュータ・ゲームと AI
チェスは AI のショウジョウバエである
– ロシアの AI 学者, Alexander Kronrod
AI 技術のテストベッド
– 閉じた世界
– ルールが明確
– 面白い
– 客観的な評価
囲碁（19路）
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囲碁 AI の進歩
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日付 人間 プログラム 置石 結果 イベント
2018-01-10~ 複数の棋士（中） 絶芸（中） 逆二子 4-30 野狐囲碁
2017-06-19, 21王昊洋六段（中）
Zen -1-0
第3回夢百合杯（公式戦）申旻埈六段（韓） 0-1
2017-05-23~27 柯潔九段（中） AlphaGo（英） - 0-3 Future of Go Summit
2017-03-26 一力遼七段絶芸（中）
-0-1
第5回電聖戦Zen 0-1
2017-03-21~23
井山裕太九段
Zen -
0-1第1回ワールド碁
チャンピオンシップ朴廷桓九段（韓） 1-0
芈昱廷九段（中） 1-0
2016-11-19~23 趙治勲九段 Zen - 2-1 第2回囲碁電王戦
2016-03-23 小林光一九段Zen
三子0-1
第4回電聖戦Darkforest（米） 1-0
2016-03-08~14 李世乭九段（韓） AlphaGo（英） - 1-4DeepMind AlphaGo vs.
Lee Sedol match
2012-03-17 武宮正樹九段 Zen四子 0-1
第4回 E&C シンポジウム五子 0-1
ディープラーニング（深層学習）
実体は “多層” ニューラルネット
– 昔（1980年代）は 2層, 今は十数層～数百層
– 良くも悪くも「非線形連続関数近似器」
人間の真似が非常に上手い
– 人間を超える場合も
膨大な実例（訓練データ）が必要
– AlphaGo で 3x10^7 局面
– ハードウェアと訓練時間も膨大
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何ができるか・何に使えるか
普通の人が 0.5秒でできる（情報）処理
– 判断の自動化
画像認識, 顔認識
食べ頃の果実を選ぶ（自動摘果ロボット）
自動運転（限定的）
予測やプランニング
– 限られた世界
ゲーム（マリオ, 囲碁, ...）
– 実世界は（まだ）無理
情報の質が悪く, 量が膨大
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推論用ハードウェア
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Titan Xp
Google の TPU
– 数年前から社内利用
Intel/Movidius の Myriad X
– Movidius Neural Compute Stick
Gyrfalcon の Lightspeeur
スマフォ（各社）
– Snapdragon DSP (Qualcomm)
– Kirin 970 NPU (HiSilicon)
– Bionic neural engine (Apple)
パソコン (Intel/AMD)
Huawei
学習用ハードウェア
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Titan Xp
nVidia の GPU（ビデオカード）
– ～15/120 Tflops, ～300W
– 8万円～120万円
– 64/32/16 bit 浮動小数点数
Google の Cloud TPU
– 専用 LSI 4個で 150 Tflops
– Google Could で US$6.5/時間
Intel Nervana の NNP
富士通 の DLU
などなど
Tesla V100
nVidia
Fujitsu
Intel
nVidia
Tesla V100
囲碁 AI 以外
ワトソンは IBM を支える柱
– Cognitive Solution 部門
6, 000 顧客, $19.3 B（24.2%）
ただしジェパディでの好成績には種が．．．
テンセントの時価総額は東アジアのトップ
– サムスンやアリババグループと同程度
– トヨタの 1.5倍
第3回ロボレース（2017）
– Formula E を AI が運転
– 参加 2台, 1台完走（初）
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自然言語理解の難しさ（１）
私は先週, 山口と広島に行った．
私は先週, 山田と広島に行った．
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自然言語理解の難しさ（２）
仏教は東南アジア, 東アジアに, キリスト教はヨーロッパ, 南北アメリカ, オセアニアに, イスラム教は北アフリカ, 西アジア, 中央アジア, 東南アジアに主に広がっている．
オセアニアに広がっているのは ( ) である.
– ヒンドゥー教
– キリスト教
– イスラム教
– 仏教
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自然言語理解の難しさ（３）
問題
– ネイト もうすぐ本屋だよ．あと 2, 3分かな．
– スニール ちょっと．
– ネイト サンキュー．よくあるんだよね．
– スニール 5分前に結んでなかったっけ？
– ネイト だね．今度はしっかり結んどくよ．
空欄に入れるべき文は？
– 随分歩いたね
– もうすぐだね
– いい靴だね
– 靴の紐ほどけてるよ
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今後の展望（短期）
専用 AI をどう活かすか
強力/便利な道具/技術はリスクも大きい
– ケータイ, インターネット, 原子力, 火薬, …
大衆化には（本来）時間が必要
自動車の場合
– 1886年 ガソリン自動車
– 1908年 T 型フォード
– 1966年 日本のマイカー元年
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今後の展望（短期） cont.
道具は使われ方次第（これまで）
– 作る/売る側の責任は？
– 作る側も悪用されない方法を同時に開発！？
情報（作り方など）を隠すのが難しい
– 商品とそれを使ったライフ・スタイルを同時に提案
製造者責任
– 自動運転自動車（米）
日本も導入の方向
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今後の展望（長期）
AI と人間の共存
– 人間並みの AI はまだ当分先の話
AI は人間が設計するもの
– 悪用するのも人間
選択肢は二つ
– 労働を全て AI に任せる
– 人間も一緒に働く
富の分配方法をどうするか
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ご清聴ありがとうございました