Artificial Intelligence

Discover how AI is used today and how it will augment human experience in the future

Artificial Intelligence | Machine Learning
小林 泉 0
人工知能:ブームと現実を切り分けて認識するために

現在大きなブームとなっているAIですが、行き過ぎた期待と警戒がその現実を見誤らせ、企業における経営課題の解決において、タイムリーな価値創出を停滞させている場面も見受けられます。現実を正しく捉えるための記事を、SASの上級副社長およびCTOであるオリバー・シャーベンバーガー(Oliver Schabenberger)が書いていますので、今回はそれを日本語訳してお届けします。 === 私たちはエキサイティングな時代に生きています。私たち人間と機械、オブジェクト(物体)、モノとの関係は急速に変化しつつあります。 洞窟で暮らしていた頃から、人間は受動的な(自動的に動くわけではない)道具と自分の声に自らの意思を託してきました。今日では、マウスとキーボードは操作したとおりに動きますし、Amazon Echoなどのスマートデバイスは、照明の点灯のような単純なタスクや、より複雑なタスク(例:人間の質問にアナリティクスを用いて応答する)の実行を手助けしてくれます。 しかし、人工知能(AI)の発展により、潮目が変わる可能性があります。機械は受動的なオブジェクトから、人間の生活に自らを織り込む能動的な存在へと変貌を遂げることができるのでしょうか? 機械が人間を動かすようになるのでしょうか、それとも人間が機械を動かし続けるのでしょうか? オブジェクトが「あなたの代わりに〇〇を済ませました」と人間に報告するようになるのでしょうか、それとも、人間が今後も何をすべきかをオブジェクトに指示し続けるのでしょうか? あらゆるモノがよりスマート、よりインテリジェントになっていく中、私たち人間は、自律型のインテリジェンスが取り仕切る生活空間の「囚われ人」となってしまう恐れはないのでしょうか? そのような状況に私たちはどこまで近づいているのでしょうか? AIの現状 あなたがもし、機械が世界を征服するのではないかと夜な夜な心配しているとしたら、どうぞぐっすり眠ってください。今現在使われているテクノロジーでは、決してそうした事態は起こりません。昨今では、少しでも賢い動作や想定外の動作をすれば何でもAIと呼ぶのがトレンドのようですが、多くは実際にはAIではありません。私の電卓は、私よりも計算能力が優れていますが、AIではありません。決定木もAIではありませんし、SQLクエリの条件句もAIではありません。 しかし、AIへと向かうトレンド、すなわち「機械、デバイス、アプライアンス、自動車、ソフトウェアに更なるスマート性を組み込む」というトレンドが存在するのは事実です。 人間よりも圧倒的な正確さでタスクを実行できるアルゴリズムの開発には、驚異的な進展が見られます。少し前までコンピューターには囲碁は無理と思われていたにもかかわらず、今や機械が人間を打ち負かし、人間には敵わないレベルへと突き進んでいます。また医療分野では、医用画像から特定タイプのガンを発見するアルゴリズムの正確性が、放射線科医と同等レベルに達しており、まさに患者の人生を一変させるような成果です。 これらのアルゴリズムが超人的な能力を示すのは、与えられた仕事を高い信頼性および正確性で、不眠不休で反復実行するからです。とはいえ、人間のように思考または行動できる機械を生み出す段階からは程遠いのが現状です。 現在のAIシステムは、人間が行うタスクを「コンピューター化された賢い方法」で実行するようにトレーニングされますが、トレーニングの対象は1つのタスクのみです。囲碁をプレイできるシステムは、ソリティアやポーカーをプレイすることができず、そのスキルを習得することもありません。自律走行車を運転するソフトウェアは、家の照明を操作することができません。 これは、この種のAIが力不足ということではありません。むしろ、あらゆる用途に高い専門性を提供できるため、多くの業種、恐らく全ての業種に変革をもたらすポテンシャルを秘めていると言えます。しかし、AIで何を成し遂げることができるかに関しては、先走りは禁物です。トレーニング用データにもとづき、教師あり手法を用いてトップダウン方式で学習するシステムは、データの内容を超えて成長することができません。つまり、こうしたシステムには創造、革新、推論(論理的に思考)は不可能です。 「信頼の飛躍的拡大」を選ぶかどうかは人間次第 たとえアルゴリズムがインテリジェンスを持つ日が来るとしても、必ずしも私たちの人生をアルゴリズムに委ねる必要はありません。アルゴリズムの利用を意思決定支援システムに留める、という選択も可能です。その対極にあるのは、あらゆる意思決定を人間の代わりにアルゴリズムに行わせるという選択であり、これは「(人間の機械に対する)信頼の飛躍的拡大」の究極と言えます。 そこには、意思決定において人間の介入は一切ありません。機械の自律性を手放しで受け入れて初めて、「真のAI」を受け入れる準備が整ったことを意味すると筆者は考えます。しかし、アルゴリズムが信頼できる偏りのない意思決定を行えるようになり、それがひいては人間に最大の利益をもたらすことが実証されうるとして、自分の人生の手綱を渡し、自分は何も入力せずにアルゴリズムに意思決定を行わせることを、あなたは心地よく感じるでしょうか? 自由に判断させた場合、機械はどれほど的確に振る舞うと期待しますか? 機械がどれほど短時間で仕事を学習すれば満足でしょうか? そして、学習を重ねる中、機械はいつモラルを獲得するのでしょうか? こうした質問を不快に感じるとしても、ご安心ください。あなただけではありません。筆者は、ソフトウェア・エンジニアがプログラミングしたモラルや発展途上のアルゴリズムが学習したモラルの不完全さのせいで命を失うよりは、自分自身の愚かさのせいで命を失う方を選びます。 インテリジェンスという幻想は今現在、完全に人間の掌中にあり、当面は人間のコントロールなしでは存在しえません。 当面私たちがAIに望めるのは、つい感心してしまうほどの賢さです。その他はブームに便乗した大騒ぎに過ぎないでしょう。 将来への準備 現在のような形のAIにはインテリジェンスがあるのでしょうか? そうではないと筆者は考えます。 インテリジェンスと呼ぶためには、何らかの形の創造性、革新性、直感力、自主的な課題解決力、感受性が必要です。私たちが今現在、ディープ・ラーニングにもとづいて構築しているシステムは、こうした特性を備えることができません。AIがいつインテリジェンスを獲得するのか、その時期をここで予測するつもりはありません。数十年前には「その段階に近づいており、数十年後には機械が人間のように行動したり思考したりするようになる」と考えられていましたが、そうはなっていません。今日のテクノロジーでは、依然としてこの問題を解決できないのです。 人類が「真のAI」の時代に到達するためには、破壊的なテクノロジー・シフトを経なければなりません。人類はその解決策をまだ発見していないと考えます。ただし、その探究を続けていることは確かです。

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Christian Engel 0
Künstliche Intelligenz (KI) in der Bankbranche: Ein Fallbeispiel (Teil 1)

Selbstfahrende Sport Utility Vehicle auf unseren öffentlichen Straßen, Siri immer im Zugriff, Alexa im Wohnzimmer … Künstliche Intelligenz und die dahinter funktionierenden Machine-Learning-Verfahren begegnen uns bereits heute, zum Teil eingebettet in den Alltag, zum Teil mit unserem „Wow“, wenn die US-Verkehrsaufsichtsbehörde NHTSA bestätigt, dass es bei einem Unfall mit einem selbstfahrenden

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Sandra Hernandez 0
Las 10 tendencias para continuar con la transformación digital en el 2018

Es claro que este año que está por finalizar ha traído grandes cambios para todo el mundo en cuanto a transformación digital se trata, se estructuraron cambios en las industrias, la economía e incluso las formas de comunicación con sus clientes. Pero la tecnología no se detiene y cada día que pasa

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Andreas Becks 0
KI steckt noch in den Kinderschuhen – warum eigentlich?

Artificial Intelligence (AI), Machine Learning und Deep Learning zählen zu den heißesten Themen, die im Markt diskutiert werden. Und dafür gibt es gute Gründe. Zum einen erleben wir, dass Apps und Software generell, Maschinen und Fahrzeuge immer smarter werden. Wir sprechen mit unseren Smartphones. Autos fahren bald selbst. Die automatische

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Deep learning: la nueva era de la inteligencia artificial

La aplicación de la inteligencia artificial en los negocios constituye un área en constante evolución cuya demanda aumenta día con día. Este fenómeno es resultado de la alta interacción máquina-humano que experimentamos en varios aspectos de nuestras vidas, así como de la necesidad constante de aprender y actuar de forma

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Michał Kudelski 0
Sztuczna inteligencja coraz mniej „sztuczna” – rozpoznawanie obrazów

Niemal każdego dnia słyszymy doniesienia o nowych osiągnięciach w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Co prawda, do stworzenia odpowiednika ludzkiej inteligencji w sensie szerokim i ogólnym trochę nam jeszcze brakuje, ale coraz częściej maszyny są w stanie rozwiązywać problemy, z którymi do niedawna jedynie człowiek mógł sobie poradzić.

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Mary Beth Moore 0
Embracing analytics: A path forward for the intelligence community

The intelligence community needs to revamp its approach to analytics -- and that means creating an analytics strategy that will change the status quo. The challenges facing analysts are consistent throughout the strategic, operational and tactical levels of intelligence operations. The intelligence cycle (see diagram below) is a great teaching

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Scott Batchelor 0
5 questions about artificial intelligence with Intel's Pat Richards

Artificial intelligence promises to transform society on the scale of the industrial, technical, and digital revolutions before it. Machines that can sense, reason and act will accelerate solutions to large-scale problems in myriad of fields, including science, finance, medicine and education, augmenting human capability and helping us to go further,

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PythonからSASの画像処理機能を使って画像マッチング

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました。雷門を正面から撮った写真の中から、「雷門の提灯」の部分を切り出し、これをテンプレート画像として使用し、この「雷門の提灯」が写っている写真だけを画像マッチングによって見つけ出すというデモです。 さあ、ちゃんと「雷門の提灯」が写っている写真だけを見つけ出すことができたのでしょうか? 以下は、Jupyter Notebookを使用し、PythonからSAS の画像処理機能を活用してマッチングを実行した結果です。(コードの一部抜粋) 【ライブラリのインポート】 In [16]: # import libraries import swat import matplotlib.pyplot as plt import os import json import numpy as np 【テンプレート画像「雷門の提灯」のロード】 In [24]: # load an image to cas r = conn.image.loadImages(casout={"caslib":"casuser", 'name':tmp_file_data[0], 'replace':True}, path=tmp_file_path) tmpTable = conn.CASTable(tmp_file_data[0]) 【この画像にマッチングさせます】 【マッチング対象画像のロード】

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SASのAI機能で異常検知してみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている教師なし学習の3つの手法(SVDD(Support Vector Data Description), ロバストPCA, Moving Window PCA)を用いた異常検知の概要が紹介されました。 手法ごとの適用分野やSAS Studioを用いて実行した結果の紹介と、異常検知を業務に適用する際に留意すべき事項も交えてご紹介しています。 詳細(スライド内容)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) SAS Viya で異常検知してみよう! from SAS Institute Japan 詳細(講演ビデオ)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み) 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

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Andrew Pease 0
Image recognition: Cutting edge data science ready for business

Image recognition is a hot and hyped topic in machine learning, artificial intelligence and other technology circles. Computer vision technology is essential for realizing advancements like driverless cars, face recognition, medical outcomes predictions, and a host of other breakthrough innovations. Amidst the hype, organizations large and small are trying to understand the

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Alison Bolen 0
12 machine learning articles to catch you up on the latest trend

Machine learning is a type of artificial intelligence that uses algorithms to iteratively learn from data and finds hidden insights in data without being explicitly programmed where to look or how to find the answer. Here at SAS, we hear questions every day about machine learning: what it is, how it compares to

Artificial Intelligence | Internet of Things | Machine Learning
Peter Pugh-Jones 0
Intelligent ecosystems and the intelligence of things

I've long been fascinated by both science and the natural world around us, inspired by the amazing Sir David Attenborough with his ever-engaging documentaries and boundless enthusiasm for nature, and also by the late, great Carl Sagan and his ground-breaking documentary series, COSMOS. The relationships between the creatures, plants and

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小林 泉 0
ディープ・ラーニングとAI

この写真に写っているのは何でしょうか?きっと皆さん考えることもなく瞬時に家だと分かるでしょう。なぜなら、何百、何千という種類の家を見てきた経験から、家を構成する特徴(屋根、ドア、窓、玄関前の階段など)を脳が認識できるようになっているからです。そのため、たとえ家の一部分しか写っていない写真でも、自分が何を見ているかが瞬時に分かります。家を認識する方法を学習済みなのです。 多くの皆さんは、この話題ですぐに、「あぁ、ディープ・ラーニングの話だな」とピンとくることでしょう。今回は、昨今メディアを賑わせ、誤解も多くある、ディープ・ラーニングとAI(人工知能)の理解について、簡単に頭を整理してみましょう。 ディープ・ラーニングとは、家の画像の認識、分類、説明など人間が行うようなタスクを実行できるようにコンピューターに学習させることに特化した、人工知能(研究)の一領域です。しかし、ビジネスにおけるディープ・ラーニングの手法と応用はどのような状況にあり、アナリティクスの将来にディープ・ラーニングはどのようなメリットをもたらしてくれるのでしょうか? ディープ・ラーニングとその仕組みについて、SASのアナリティック・サーバー研究開発担当副社長であるオリバー・シャーベンバーガー(Oliver Schabenberger)に話を聞きました。 ディープ・ラーニングをどのように定義していますか? 【オリバー・シャーベンバーガー】ディープ・ラーニング手法は機械学習の一種であり、いわゆる「弱いAI(人工知能)」の一形態と考えられます。「弱いAI」とはAI分野の専門表現で、人間の脳と同じように動作する思考マシンの作成を前提としていないことを意味します。その代わり、「ディープ・ラーニング手法は人間が行うような特定のタスクをインテリジェントな方法で実行することができる」という前提に立っています。そして私たちは今、こうしたインテリジェンス強化システムが人間よりも優れた正確性、安定性、反復性をもってタスクを実行できるケースが多々あることを明らかにしつつあります。 ディープ・ラーニングは機械学習とビッグデータが重なり合っている領域だという人もいますが、それだけではありません。「ディープ」および「ラーニング」という側面の意味を詳しく考えてみましょう。 ディープ・ラーニングの1つの側面(=ディープ)は、ニューラル・ネットワーク・モデルを「より深く」適用することによってアナリティクスの精度が高まる、ということを指しています。学習(ラーニング)システムは、そのモデルあるいは環境を階層構造として表現します。それぞれの層(レイヤー)は、例えば画像における規則性の形態(形状、パターン、境界線など)のように、課題に関する異なるタイプの情報を表していると考えることができます。こうした階層構造とニューロン間の情報フローという2つの特長から、ニューラル・ネットワークは学習システムを構築するための標準ツールとなっています。コンピューティングとアルゴリズムの高度化により、現在では、ほんの数年前と比べても、より多くの層からなるニューラルネットを構築できます。ディープ・ニューラル・ネットワークは多くの学習手法の土台となる概念です。 第2の側面(=ラーニング)は、より多くのデータを利用する際のパフォーマンス(スピード、精度、一般化可能性)の改善という意味においても、システムが「学習」を行うことを指しています。この側面は、パターンの認識、テキストの読解、音声の理解、事象や物体の分類など、「これまで人間が学習してきたタスクを機械が実行する」という応用用途も指し示しています。システムは課題を解決するのではなく、課題に関してトレーニングを受けるのです。 ディープ・ラーニングはどのような点でAI(人工知能)なのでしょうか? 【シャーベンバーガー】多くの人々は「人工知能」という言葉を聞いたとたん、機械が人間に取って代わるのではないかと不安になりますが、ディープ・ラーニングの場合、そうはなりません。コンピューターは依然として「石頭」 です。あくまで、パターン認識、音声認識、質問への回答など、人間が行うようなタスクを機械独自の方法で疑似的に実行しているにすぎません。また、学習した能力を別のタスクに一般化することもできません。例えば、最近、数回の対局で世界最強の囲碁棋士に勝利したAlphaGo(アルファ碁)は、Googleの子会社であるDeepMindが開発した驚異的なディープ・ラーニング・アルゴリズムですが、画像を分類したり、洗浄機の中身を食器棚に片づけたりといった用途には役立ちません。それでも、囲碁に関しては驚異的なプレイヤーなのです。 しかしながら、人間の大脳新皮質が担っている機能に関する最新の理解とディープ・ニューラル・ネットワーク手法との間には、興味深い類似点があります。新皮質は多くの認知能力を担っていますが、そこでは階層構造を通じて入力信号が伝播されており、それらの層がモノの表現を生み出す規則性を発見していることが分かってきたのです。 [Tweet "コンピューターは依然として「石頭」 です。あくまで、パターン認識など、人間が行うようなタスクを機械独自の方法で疑似的に実行しているにすぎません。"] 同様に、ニューラル・ネットワーク・アルゴリズムもレイヤーとニューロンで編成されます。しかし、「ニューラルネットがコグニティブ・コンピューティングの世界で有用性が証明されてきたのは、それが人間の脳を模倣しているから」というよりは、「過去のアプローチとは異なる方法、すなわち、我々人間の大脳新皮質とは異なる方法でデータを処理するからこそ、ニューラルネットは成功を収めてきている」と言うべきではないかと私は思います。 ディープ・ラーニングの理解しやすい例を示していただけますか? 【シャーベンバーガー】ディープ・ラーニングと標準的なアナリティクス手法の違いが分かる優れた例として、 Atari社のBreakoutというゲーム(筆者と同年代以上の方であればご存知のはずの「ブロックくずし」のオリジナル作品らしいです)をプレイするタスクを考えてみましょう。最初に、考えられる選択肢について議論し、それから実際の動作をYouTubeのビデオでご覧いただきます。 1つの選択肢は、ブレイクアウトの遊び方を知っているゲームボットを書くことです。パドル(プレイヤーが水平に移動させるバー)とその動き方、ボール、ボールがパドルや壁やブロックにぶつかったときの跳ね返り方のルールなどの要素をプログラミングします。つまり、ゲームのロジックと戦略を、ソフトウェア自体に組み込むのです。ソフトウェアをコンパイルしたら、導入して実行し、ゲームボットがどのようにプレイするかを観察します。ゲームプレイ能力の改良が必要な場合は、コード改変、コンパイル、導入、実行、テストというサイクルを繰り返していきます。 もう1つの選択肢は、「深層強化学習」と呼ばれるディープ・ラーニング手法を用いて課題を解決する方法です。ディープ・ニューラル・ネットワークでゲーム環境を表現し、この環境内で動く方法、アクションの取り方、そのアクションを取ることで得られる報酬をプログラムに指示します。つまり、報酬はゲーム画面の上部に表示されるスコアであり、アクションはパドルを動かすことであるとコンピューターに伝えます。コンピューターが知る必要があるのは、これが全てです。実行が始まるとコンピューターは、パドルを動かし、スコアがどうなるかを読み取ります。この選択肢の場合、ゲームをプレイするというタスクは、「ゲームの現在の状態と、取るべきアクション(パドルの動かし方)の2つを変数として、将来の報酬を最大化せよ」という最適化課題へと変わります。 それでは、Google DeepMind社が実装したAtariブレイクアウトの深層強化学習をビデオでご覧ください。 このソフトウェアは、壁やブロック、さらにはボールの存在さえも知りません。知っているのは、自分で動かせるパドルがあることと、少しでも高いスコアを獲得するという目的だけです。それでも、学習開始から2時間後には、熟練者並みにプレイしています。誰もコンパイル、導入、実行を繰り返す必要はありませんでした。4時間後には、ゲームをクリアできるようになっています。特定の領域に関する知識は一切投入されていません。 ディープ・ラーニングについて詳しく学ぶにはどうすればよいでしょうか? 【シャーベンバーガー】私はつい最近、SASのサイトにディープ・ラーニングとは? という新しい記事を寄稿しました。ディープ・ラーニングが重要な理由と動作の仕組みについて、幅広い情報を盛り込んであります。また、ディープ・ラーニングに関するWebセミナーや、ディープ・ラーニングの現状についてデータ・サイエンティストが対談しているビデオへのリンクも用意しました。ディープ・ラーニングについて同僚に説明する際もお役に立つと思います。 いかがでしたでしょうか。ディープ・ラーニングとAIの位置づけが少しクリアになったのではないでしょうか。 ゲームと言えば、任天堂の「スーパーマリオ」というゲームを人工知能でクリアしてしまおうという取り組みもあります。インターネット上で検索すると色々情報が見つかるので調べてみてください。学習過程の動画を見ていて、筆者が始めてこのゲームをやったときの、最初の頃まだうまく操作できてないときの動かし方(右に無謀に突き進んでは行き過ぎてやられる)にそっくりだなと感じました。 データマイニング、機械学習、ディープ・ラーニングについて、弊社日本語サイトを更新したので是非ご活用ください。これらのテクノロジーの実用についてのより詳細な情報をご提供しています。

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