AI for Accessibility

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August 02, 2020

AI for Accessibility

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August 02, 2020
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  1. AI for Accessibility @konnnnnok

  2. 今から話すこと n AI for Accessibility l障害者の情報アクセシビリティを支えるAI lAIの基本的な考え方と、現状できていること、できていないこと、ステータス、をお 話します 2 AI

    for Accessibility (@konnnnnok)
  3. AIの種類 n 実は、AIの種類は2つに分けられる l汎用型AI:なんでもできるAI l特化型AI:特定のタスクに特化したAI 3 AI for Accessibility (@konnnnnok)

  4. AIの種類 n 汎用型AI lなんでもできるAI l創作に出てくるAI(ドラえもん、アトム、HAL9000)はだいたいこれ l現時点ではまだ夢物語 l今日はこっちの話はしません 4 AI for

    Accessibility (@konnnnnok)
  5. AIの種類 n 特化型AI l特定のタスクに特化したAI lゲームのCPU(例:将棋AI Ponanza)、音声認識、機械翻訳、文字認識 l基本スタンス:自動化、省力化(人間の手間をかけない) l昔から使われているし、現代も使われている lきょうはこっちの話です 5

    AI for Accessibility (@konnnnnok)
  6. 特化型AIの実態 n 現代の特化型AIの実態は、統計処理 + 自動化プログラム lデータから特徴を分析し、経験則的に高い精度で予測・分類を行う lみんなが漢字、英単語を覚えるのと同じように、山のようにデータを読み込ませて傾 向を理解 6 AI

    for Accessibility (@konnnnnok) →0 →1 →2 →3 →4 →5 →6 →7 →8 →9 図:https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database#/media/File:MnistExamples.png より引用
  7. AIの学習例 n 将棋AI lたくさんの棋譜から、この局面ではどんな手を出せば勝率が高いかを学ぶ 7 AI for Accessibility (@konnnnnok)

  8. AIの学習例 n 画像認識 lたくさんの画像データとテキストデータのペアから、この画像はこのテキストという 関係性を学ぶ 8 AI for Accessibility (@konnnnnok)

  9. AIによる自動化のメリット n 人間がいなくても作業ができる lそのぶん、人間は他の作業に集中できる 9 AI for Accessibility (@konnnnnok)

  10. AIによる自動化のメリット n 人間がいなくても作業ができる lそのぶん、人間は他の作業に集中できる l将棋の練習をAIにやってもらう l藤井聡太さんは地域差のデメリット(周囲に将棋の強い人が少ないため、経験値を ためづらい)を将棋AIなどでカバー 10 AI for

    Accessibility (@konnnnnok) 参考文献:産経新聞『藤井聡太七段の強さ支えるAI 機械との対戦で棋力向上』 URL:https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2006/08/news047.html(2020/08/01アクセス)
  11. AIによる自動化のメリット n 人間がいなくても作業ができる lそのぶん、人間は他の作業に集中できる l情報保障をAIにやってもらう l音声認識を利用した情報保障も普及しつつある(情報アクセシビリティの自動化) 11 AI for Accessibility

    (@konnnnnok) 参考文献、画像引用: 4月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム『聴覚障害を持つ学生の支援方法とその応用』 URL: https://www.nii.ac.jp/event/upload/20200626-10_Yokemura.pdf (2020/08/01アクセス) Spica Neue P Bold
  12. AI for Accessibility= 障害者がAIを活用して情報を得る n AIを活用して、情報を得るためのハードルを下げる考え方 lAIだけでは100%の情報が得られないけど、ある程度の情報は得られる l障害者の自立のためには重要 l事前に手話通訳、介助を呼ばなくても良い l緊急時でも情報が得られる

    l支援をする側の負担が減る 12 AI for Accessibility (@konnnnnok)
  13. AI for Accessibility の例 n Seeing AI:視覚障害者向けの周囲情報確認アプリ lhttps://www.youtube.com/watch?v=-mvffQoh6QU 13 AI

    for Accessibility (@konnnnnok) 動画引用: [マイクロソフトフィランソロピー] 視覚障碍者向けトーキングカメラ アプリ: Story with Seeing AI | 日本マイクロソフト URL: https://www.youtube.com/watch?v=-mvffQoh6QU(2020/08/01アクセス)
  14. 現在実用化されている AI for Accessibility の一例 n 思いつく限りでは…(他にもあるかも) lいくつかの技術が実用化、活用されている 14 AI

    for Accessibility (@konnnnnok) 系統 技術 目的 聴覚障害 音声認識 音声の内容を把握する 合成音声 発音が難しい場合に、代わりにしゃべってもらう 視覚障害 画像認識 周囲の状況を把握する 合成音声 テキストを読み上げ、内容を理解する 言語障害 機械翻訳 自分の理解できる言語に変換する
  15. AI for Accessibility の現状の課題 n 「きれい」なデータを使って学習(=きれいなデータの入力が前提) l音声認識:きれいな声を使って学習 l画像認識:きれいな画像を使って学習 lじゃあ、きれいなデータを入力できない場合は? 15

    AI for Accessibility (@konnnnnok) 参考文献:Communications of the ACM『AI and Accessibility』 URL:https://cacm.acm.org/magazines/2020/6/245157-ai-and-accessibility/fulltext (2020/08/01アクセス)
  16. AI for Accessibility の現状の課題 n 「きれい」なデータを入力できないケース l音声認識:吃音、どもり、不明瞭な声 l画像認識:ピンぼけ、位置ずれに気づかない人が撮影した写真 lきれいなデータを入力できない場合、以下の問題がある lAIスピーカーが使えない

    lAIカメラが使えない 16 AI for Accessibility (@konnnnnok) 参考文献:Communications of the ACM『AI and Accessibility』 URL:https://cacm.acm.org/magazines/2020/6/245157-ai-and-accessibility/fulltext (2020/08/01アクセス)
  17. AI for Accessibility の現状の課題 n 出力の信頼性(AIの信頼性) lソースがわからない人は、AIの出力を過信する傾向にある(自分の感覚器官と、出力 の目視のダブルチェックができない) l聴覚障害者:音声認識の出力が自然であれば信じてしまう l視覚障害者:画像認識の出力が自然であれば信じてしまう

    lAIは、出力が信頼できるものかどうか(信頼性)も同時に提示すると親切 17 AI for Accessibility (@konnnnnok) 参考文献:Communications of the ACM『AI and Accessibility』 URL:https://cacm.acm.org/magazines/2020/6/245157-ai-and-accessibility/fulltext (2020/08/01アクセス)
  18. まだ実用化されていない AI for Accessibility(研究段階) n 思いつく限りでは…(他にも山ほど) 18 AI for Accessibility

    (@konnnnnok) 系統 技術 目的 聴覚障害 手話認識 手話をテキストに変換する 手話生成 テキストを手話に変換する (手話が第一言語の人のために必要) 音声明瞭化 明瞭でない声を明瞭にして聞き取りやすくする 視覚障害 動画認識 周囲の状況を把握する 画像解析 表など複雑な構成のものをテキスト・音声で説明可能な情 報に変換する 言語障害 テキストからの 画像生成 テキストを画像化することで理解促進につなげる 自動要訳 (言い換え) 長文が理解できない場合、要約で理解を促進する フォント判定 読みづらいフォントが利用されることを避ける
  19. 実用化の壁 n AI for Accessibility が実用化されるまでにはいくつかハードルがある l技術の壁 l事業化の壁 l持続性の壁 19

    AI for Accessibility (@konnnnnok)
  20. 実用化の壁 n 技術の壁 lアクセシビリティに役立つ技術か? l実用的な技術か?(特別な機械が必要だったり、処理に時間がかからないか?) 20 AI for Accessibility (@konnnnnok)

  21. 実用化の壁 n 事業化の壁 l会社としてやる動機はあるか?(アクセシビリティ技術はこの問題も大きい) lHCII(Human Computer Interaction International)の調査結果 l産業界は、ニッチ市場、幅広い人間の能力に対応するための商業的実用性、コスト などの理由でアクセシビリティ技術の開発に消極的

    21 AI for Accessibility (@konnnnnok) 引用:Stephanidis, Constantine, et al. “Seven HCI grand challenges.” International Journal of Human–Computer Interaction 35.14 (2019): 1229-1269. URL:https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/10447318.2019.1619259
  22. 実用化の壁 n 持続性の壁 lせっかく作っても、もうからない、やる意味がない、でサービス終了しないか? 22 AI for Accessibility (@konnnnnok)

  23. 実用化の壁 23 AI for Accessibility (@konnnnnok) 引用:政府主導による人工知能研究支援への期待と限界. URL: https://ascii.jp/elem/000/001/251/1251408/ (2020/08/01アクセス)

    n 研究成果を世の中に出すのは難しい 実際に使えるか? (技術の壁) 会社として やる意味はあるか? (事業化の壁) 続けられそうか? (持続性の壁) 調査段階 具体的なモノが できはじめる 世の中に 出はじめる 色んな人が いろんな物を 使うようになる
  24. 現在のAI for Accessibility ステータス(2020年8月時点、独断) 24 AI for Accessibility (@konnnnnok) 引用:政府主導による人工知能研究支援への期待と限界.

    URL: https://ascii.jp/elem/000/001/251/1251408/ (2020/08/01アクセス) 実際に使えるか? (技術の壁) 会社として やる意味はあるか? (事業化の壁) 続けられそうか? (持続性の壁) ・手話認識 ・画像解析 ・画像生成 ・手話生成 ・動画認識 ・自動要約 ・音声認識 ・機械翻訳 ・画像認識 ・音声明瞭化 ・合成音声
  25. 手話認識(研究) n 動作認識の技術を応用 lまだ数十単語レベル、精度も低く難しい lデータベースがないこと、言語学の分野でも手話はまだ研究が進んでいないことも理 由のひとつ 25 AI for Accessibility

    (@konnnnnok) 引用:Cleison Correia de Amorim, et al. “Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Sign Language Recognition. arXiv 1901.11164 URL:http://arxiv.org/abs/1901.11164
  26. 画像生成(研究) n テキストから画像を生成する技術 l基本的にとても難しいタスク(ある程度の想像力が必要) l現状は特定のデータセット(鳥、セレブ顔)での検証が中心 l自動要約に近い画像生成はまだまだ先(でも面白い分野!) 26 AI for Accessibility

    (@konnnnnok) 引用: A Survey and Taxonomy of Adversarial Neural Networks for Text-to-Image Synthesis” arXiv 1910.09399 URL: https://arxiv.org/abs/1910.09399
  27. 手話生成(開発) n NHKが研究開発中 l手話CG一覧へのリンク、気象情報手話CGへのリンク l自動化の観点では、テキスト→手話の変換が難しい 27 AI for Accessibility (@konnnnnok)

    引用:NHK 手話CG URL: https://sports.nhk.or.jp/dream/universal/signlanguage/
  28. 音声平滑化(事業化) n Google音声アシスタントに搭載 lGoogleアシスタントを使ってくれる人を増やしたい 28 AI for Accessibility (@konnnnnok) 引用:

    Google、言語障害者の音声を流暢な合成音声に直接変換する機械学習を用いた手法「Parrotron」発表。音声アシスタントへの入力エラー率を軽減 URL: https://shiropen.com/seamless/parrotron
  29. 合成音声(事業化) n コエステーション l少数の声を入れると、その人の声が生成される lALS患者(筋肉が衰え、徐々に話すことができなくなる)の声を残す 29 AI for Accessibility (@konnnnnok)

    引用:コエステーション URL: https://coestation.jp/business/case/ 、 https://coestation.jp/
  30. 音声認識(産業化) n 聴覚障害者向け音声認識 lGoogle、Microsoft、東芝、富士通、三菱電機などが参入 lもともと音声認識は活用範囲が広く、聴覚障害者向けは応用の1つ l手が離せないときのメモ取り、議事録の自動化、動画のキャプション 30 AI for Accessibility

    (@konnnnnok) 引用:Android 音声文字変換のご紹介 URL:https://www.android.com/intl/ja_jp/accessibility/live-transcribe/
  31. 全体的な傾向 n 汎用性の高い技術、広い応用を持つ技術は事業化・産業化しやすい l音声認識が良い例 l手話認識などを気軽に使えるようにしてもらうためには、ベースとなる技術の汎用性、 応用のしやすさも意識する必要がある 31 AI for Accessibility

    (@konnnnnok) 引用:政府主導による人工知能研究支援への期待と限界. URL: https://ascii.jp/elem/000/001/251/1251408/ (2020/08/01アクセス) 実際に使えるか? (技術の壁) 会社として やる意味はあるか? (事業化の壁) 続けられそうか? (持続性の壁) ・手話認識 ・画像解析 ・画像生成 ・手話生成 ・音声明瞭化 ・動画認識 ・音声認識 ・機械翻訳 ・合成音声 ・画像認識 ・自動要約
  32. 当事者に求められること n どんな技術が自分に役立てられるか考え、発信する lアイデア次第では、今まで注目しなかった技術がアクセシビリティに役立つ可能性も lぜひ、新しい技術が出たらアクセシビリティに使えないか遊んでみてください lそして、発信もしてみてください(たくさんのアイデア、ニーズがあれば事業化・産 業化されやすい) l発信で注目された例:Ontenna(髪で音を感じるインタフェース) 32 AI

    for Accessibility (@konnnnnok) 引用:Ontenna URL: https://ontenna.jp/ (2020/08/01アクセス)
  33. まとめ n AI for Accessibility を紹介 l特化型AI:教えたデータをもとに特定のタスクを自動処理 l音声認識、画像認識、機械翻訳、自動要約・・・ lアクセシビリティと特化型AIは相性が良い lAIでサポートを自動化すると、「少ない労力で」「大量の情報を」が得られる

    l従来、周囲のサポートが無いと情報が得られなかった人たちが活躍できる lAI for Accessibility のアプリケーションが増えるには、いろいろ壁がある lいちばん大きいのは、事業化・産業化の壁 l事業化・産業化(認知してもらう、儲かると思ってもらう)のためには、地道な発 信もそれなりに重要なので、ぜひ使用感を発信してみてください 33 AI for Accessibility (@konnnnnok)
  34. 参考:障害のある人に便利なアプリ一覧(AIではないものも含む) n 東京都障害者IT地域センターが公開 liOS:https://www.tokyo-itcenter.com/700link/sm-iphon4.html lAndroid:https://www.tokyo-itcenter.com/700link/sm-and1.html 34 AI for Accessibility (@konnnnnok)

    画像引用: 東京都障害者IT地域支援センター『iPhone、iPad用・障害のある人に便利なアプリ一覧』 URL: https://www.tokyo-itcenter.com/700link/sm-iphon4.html(2020/08/01アクセス)