ビッグデータ時代の人工知能学と情報社会のあり方(学術俯瞰講義)
Future Directions of Artificial Intelligence and the Information-Oriented Society in the Big Data Era (Global Focus on Knowledge)

ビッグデータ時代の人工知能学と情報社会のあり方(学術俯瞰講義)
Future Directions of Artificial Intelligence and the Information-Oriented Society in the Big Data Era (Global Focus on Knowledge)
コーディネータ: 坂井修一 ナビゲータ:   中島秀之 概要: 近年、人工知能が第三次ブームを迎えたと言われている。火付け役はシンギュラリティの議論(とその映画化)や、ディープラーニング(DL)の成功である。確かにアルファ碁がDLと強化学習を組み合わせた方式で囲碁の世界チャンピオンクラスに勝ったのは(コンピユータ囲碁の研究者にとっても)衝撃的であった。アルファ碁は豊富な棋譜から学んでいる。ビッグデータが容易に入手可能になった現在、DLはこれ以外にも様々な可能性を秘めている。 しかし一方で、DLは人工知能研究(AI)のホンの一部に過ぎない。AIでは従来パターン認識とシンボル処理が二大テーマとなってきた。DLはパターン認識技術として期待されているが、それをより高次の知的活動につなげる必要がある。そこには状況依存性の処理の問題など未解決の問題が山積みになっている。そしてまた、AIは情報技術(IT)の一部(先鋒)に過ぎない。AIはITとして社会に定着する前の非定型な分野を担当している。定式化され、実用化されればITと呼ばれる。例えば、30年前には文字認識はAIの分野であったが、現在では普通に使われている技術である。自動運転も、今でこそAI的要素が強いが、やがてITの一分野になるであろう。ビッグデータの扱いにおいても、現状では理論的に定式化され、アルゴリズムとして形式的に処理できる部分(IT)と、そうではなく中身(データの意味)を扱わねばならない部分(AI)とが混在している。 ITは社会の在り方を根本から大きく変える力を秘めているが、現在それが遍く認識されているわけではない。また、社会システムのデザインは技術だけでできるものではなく、善悪の議論も含めながら社会学や法学とともに歩むべきものである。人工知能・ビッグデータの本格活用時代を迎えて、このことの重要性は高まるばかりである。 そのような訳で、AIブームの今日、未来を見通して社会のあり方までを広く俯瞰しておくことは重要である。本講座ではAIを軸としてITとその社会応用について概観する。AIの全体像を研究の歴史を含めて俯瞰することから始め、ビッグデータの扱いや、ロボティクスなどの関連分野にも触れる。さらにシンギュラリティの議論を含むITの未来像について語り、ITの社会応用や法的問題へと発展させる。 Coordinator: Shuichi Sakai Navigator: Hideyuki Nakashima Outline— Artificial Intelligence (AI) is now in the midst of its third boom, sparked by talk of the singularity (popularized as a documentary film in 2012) and the success of deep learning (DL). It was stunning to witness AlphaGo beat the 9-dan human professional champion in the traditional board game Go using techniques that combine DL and reinforcement learning. Even the computer Go programmers were astonished. Apparently, AlphaGo learned from the massive database of existing Go game records (kifu). Now that big data is so readily available, DL has enormous potential over a great many applications. However, DL is only a small part of AI. Artificial intelligence is generally divided into two major themes: pattern recognition and symbol processing. DL falls under pattern recognition technology. But it must be linked to higher order cognitive activities. This involves situated processing and a lot of other unresolved issues. Furthermore, AI is only a small part (vanguard) of information technology (IT). AI was once regarded as an atypical area before it was established in society as IT. After it is formalized and put into practical use, it becames known as IT. For example, 30 years ago character recognition was thought to fall under AI, but now it's a very common technology. Automatic driving may become another example. Currently, automatic driving has a pronounced AI element, but before long it will be classified as IT. And the way big data is handled, it's a combination of part that is logically formulated and can be formally processed as an algorithm (IT) and part that is handled very differently as content (meaning of data) (AI). IT has the potential to fundamentally change the future of the society, but at the present time this is not universally recognized. Furthermore, the design of social systems is not something that can be achieved by technology alone, but involves sociology, the study of law, and discussion of what is right and wrong. And now that we have reached the stage where we can fully exploit artificial intelligence and big data, this will only become increasingly important. This is why it is so important, now that an AI boom is in progress, that we gain the widest possible perspective regarding the future of society and how society should evolve in the years ahead. This course will give students a broad overview of IT as a foundation for AI while also laying out social applications of IT. Starting with a bird's eye view of AI including the history of research in the area, we will then go on to address the handling of big data, robotics, and other related disciplines. Finally, we will consider the future vision of IT including controversy over the singularity, and discuss social applications and legal ramifications of IT.
人工知能とは何か ― 過去、現在、未来 ―
Artificial Intelligence: Past, Present, and Future
ロボット知能の生物的原理
Biological Principles of Robot Intelligence
#3
身体性が生み出す知能 國吉康夫
Intelligence inherent in physical embodiment Yasuo Kuniyoshi
#4
行動と認知の創発と発達 國吉康夫
Emergence and development of behavior and cognition Yasuo Kuniyoshi
IoTの未来予想図 ~デジタルが経済・産業・社会・地方を変える~
IoT Future Forecast Map: Digital Transformation of Economics, Manufacturing, Society, and Rural Communities
#5
IoTの未来予想図 ~デジタルが経済・産業・社会・地方を変える~ 森川博之
IoT Future Forecast Map: Digital Transformation of Economics, Manufacturing, Society, and Rural Communities Hiroyuki Morikawa
ビッグデータの深層と潮流、スマートデータへ
Transition from Big Data Deep Learning and Trends to Smart Data
#6
ビッグデータの深層と潮流、スマートデータへ 喜連川優
Transition from Big Data Deep Learning and Trends to Smart Data Masaru Kitsuregawa
ビッグデータ・AI時代の社会情報学
Social Informatics in the Age of Big Data and AI
#8
ビッグデータ・AIの社会展開と課題――第4次産業革命を超えて 須藤修
Social deployment and challenges of big data and AI: beyond the 4th industrial revolution Osamu Sudo
ディープラーニングの可能性
Prospects for Deep Learning, Yutaka Matsuo
ビッグデータ・AI時代の情報法制
Information Law in the Era of Big Data and AI