清風発表_増補版230520

Slide 1

Slide 1 text

情報系で学ぶ事⼈⼝知能まわりの知識と、中学・⾼校で学ぶ事の応⽤ [増補版] 清⾵⾼等学校卒業⽣（2012年度）⼤林由弥 2023年5⽉20⽇

Slide 2

Slide 2 text

問1【英語】AIは何の略か。英単語2語で答えよ。

Slide 3

Slide 3 text

答え︓Artificial Intelligence 問1【英語】AIは何の略か。英単語2語で答えよ。

Slide 4

Slide 4 text

答え︓Artificial Intelligence 問1【英語】AIは何の略か。英単語2語で答えよ。問2【英語】AGIは何の略か。英単語3語で答えよ。

Slide 5

Slide 5 text

答え︓Artificial Intelligence 問1【英語】AIは何の略か。英単語2語で答えよ。答え︓Artificial General Intelligence 問2【英語】AGIは何の略か。英単語3語で答えよ。

Slide 6

Slide 6 text

はじめに｜AI（⼈⼯知能）とは︖ 5 l 東京⼤学の松尾教授による定義 l ⼈⼯的につくられた⼈間のような知能ないしはそれをつくる技術松尾豊（2015）『⼈⼯知能は⼈間を超えるか』⾓川EPUB選書

Slide 7

Slide 7 text

はじめに｜AI（⼈⼯知能）とは︖ 6 l 東京⼤学の松尾教授による定義 l ⼈⼯的につくられた⼈間のような知能ないしはそれをつくる技術 l ドラえもん l 22世紀のネコ型ロボット l 四次元ポケット l ひみつ道具 ©藤⼦プロ『ドラえもん』⼩学館松尾豊（2015）『⼈⼯知能は⼈間を超えるか』⾓川EPUB選書

Slide 8

Slide 8 text

はじめに｜ドラえもんのひみつ道具 7 l 1980年 l 『ドラえもん』19巻発売 l ひみつ道具「おこのみボックス」 ©藤⼦プロ（1980）「てんとう⾍コミックス『ドラえもん』19巻」⼩学館

Slide 9

Slide 9 text

はじめに｜ドラえもんのひみつ道具 8 l 1980年 l 『ドラえもん』19巻発売 l ひみつ道具「おこのみボックス」 l 2007年 l 初代iPhone発売 https://iphone-mania.jp/ ©藤⼦プロ（1980）「てんとう⾍コミックス『ドラえもん』19巻」⼩学館

Slide 10

Slide 10 text

はじめに｜⾃⼰紹介（1/2） 9 l 学歴と職歴 2007年度〜2012年度清⾵中学校清⾵⾼等学校理Ⅲ6か年コース 2014年度〜2016年度⼤阪府⽴⼤学⼯学域電気電⼦系学類情報⼯学課程⾶び級 2017年度〜2222年度 DFKI（ドイツ⼈⼯知能研究センター）トビタテ7期⽣ 2017年度〜2018年度⼤阪府⽴⼤学⼤学院⼯学研究科知能情報⼯学分野分野⾸席 2019年度〜現在〜2222ヤフー株式会社エンジニア職・企画職 2022年度〜現在〜2222⼤阪公⽴⼤学⽂書解析・知識科学研究所客員研究員 l 趣味読書ニンテンドースイッチアニメ鑑賞映画鑑賞資産運⽤（株式投資、不動産投資）美少⼥フィギュア集め l スキル⾔語（Python） Webフレームワーク（Django）モバイルアプリ開発（React Native）競技プログラミング（AtCoder緑⾊） Twitter︓ @oh884U8

Slide 11

Slide 11 text

はじめに｜⾃⼰紹介（2/2） 10 l 好きなアニメ 1995年〜エヴァンゲリオン 2011年〜魔法少⼥まどか☆マギカ 2013年〜進撃の巨⼈ ©カラー（2021）「シン・エヴァンゲリオン劇場版」 ©Magica Quartet（2013）「劇場版魔法少⼥まどか☆マギカ」 ©諫⼭創（2010）「進撃の巨⼈」

Slide 12

Slide 12 text

⽬次 11 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 13

Slide 13 text

前半｜過去｜チューリングマシン（1936） 12 1963年に撮影された「稼働する」世界最古のデジタルコンピュータ撮影︓TNMOC

Slide 14

Slide 14 text

前半｜過去｜アラン・チューリング（1912〜1954） 13 l イギリスの計算機科学者 l 1939年︓ドイツ海軍の暗号機エニグマを解読 l 1952年︓同性愛が発覚し逮捕 l 1954年︓⻘酸化合物で⾃殺 l 2009年︓同性愛で告発したことを 2009年︓イギリス政府が正式に謝罪 ©GAGA（2014）「イミテーション・ゲーム」

Slide 15

Slide 15 text

前半｜過去｜ムーアの法則（1965） 14 http://oto-suu.seesaa.net/ 問3【情報】コンピュータの性能の進化のスピードとして、最も当てはまるものはどれか。 ① 指数関数的上昇（ 𝑦 = 2! ） ② ⽐例（ 𝑦 = 𝑥 ） ③ 対数関数的上昇（ 𝑦 = log" 𝑥 ） ④ その他

Slide 16

Slide 16 text

前半｜過去｜ムーアの法則（1965） 15 http://oto-suu.seesaa.net/ 問3【情報】コンピュータの性能の進化のスピードとして、最も当てはまるものはどれか。 ① 指数関数的上昇（ 𝑦 = 2! ） ② ⽐例（ 𝑦 = 𝑥 ） ③ 対数関数的上昇（ 𝑦 = log" 𝑥 ） ④ その他答え︓①

Slide 17

Slide 17 text

前半｜過去｜ムーアの法則（1965） 16 ⽶インテル社の創業者のムーアは1965年に論⽂において⼀つの集積回路のトランジスタ数は「2年ごとに2倍」になることを⽰した。 https://pc.watch.impress.co.jp/ 問4【数学】（1）20年後に何倍になるか。（2）𝑛年後の倍率𝑝を数式で表せ。

Slide 18

Slide 18 text

前半｜過去｜ムーアの法則（1965） 17 ⽶インテル社の創業者のムーアは1965年に論⽂において⼀つの集積回路のトランジスタ数は「2年ごとに2倍」になることを⽰した。 https://pc.watch.impress.co.jp/ 問4【数学】（1）20年後に何倍になるか。（2）𝑛年後の倍率𝑝を数式で表せ。計算過程︓ 2年後に2倍 4年後に4倍 6年後に8倍 8年後に16倍 10年後に32倍 12年後に64倍 14年後に128倍 16年後に256倍 18年後に512倍答え︓ （1）1024倍（2） 𝒑 = 𝟐 𝒏 𝟐

Slide 19

Slide 19 text

前半｜過去｜ムーアの法則（1965）の詳細 18 http://www.computer-architecture.org/textual/Moore-Cramming-More-Components-1965.pdf

Slide 20

Slide 20 text

⽬次 19 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 21

Slide 21 text

前半｜現在｜AI（⼈⼯知能）ブーム 20 松尾豊（2015）『⼈⼯知能は⼈間を超えるか』⾓川EPUB選書

Slide 22

Slide 22 text

前半｜現在｜AI（⼈⼯知能）ブーム 21 松尾豊（2015）『⼈⼯知能は⼈間を超えるか』⾓川EPUB選書この辺りに何が起こったのか︖

Slide 23

Slide 23 text

前半｜現在｜AI（⼈⼯知能）ブームの詳細 22 松尾豊（2015）『⼈⼯知能は⼈間を超えるか』⾓川EPUB選書

Slide 24

Slide 24 text

前半｜現在｜グリゴリー・ペレルマンの功績 23 l ロシアの数学者（1966〜） l 2002年〜2003年︓ リッチフローにおけるエントロピーの公式とリーマン多様体の崩壊理論という微分幾何学の⼿法を⽤いて、ミレニアム問題であるポアンカレ予想を証明した論⽂を発表した。 l 2006年︓ 他の数学者達によって論⽂の内容が基本的には正しいと判定された。 l 2007年︓ 多様体学習や情報幾何学を背景とした scikit-learnを始めとするPythonライブラリがリリースされた。 https://opc.mfo.de/ https://github.com/scikit-learn

Slide 25

Slide 25 text

前半｜現在｜グリゴリー・ペレルマンの功績の詳細 24 https://arxiv.org/pdf/math/0211159.pdf

Slide 26

Slide 26 text

前半｜現在｜情報系学部の⼈気の⾼騰（2011〜2021） 25 https://code.or.jp/

Slide 27

Slide 27 text

⽬次 26 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 28

Slide 28 text

近年のWebサービス（2016〜2023） 27 https://note.com/akihisa_shiozaki/ l Webサービスが1億MAUに達成するまでにかかった時間 l MAU（Monthly Active User）…特定の⽉に1回以上利⽤した⼈数

Slide 29

Slide 29 text

前半｜未来｜⽣成AI「ChatGPT」の登場（2023） 28 https://openai.com/blog/chatgpt

Slide 30

Slide 30 text

前半｜未来｜⽣成AI「ChatGPT」の登場（2023）の詳細 29 https://twitter.com/namakemono0309/status/1625449841991065601?s=20

Slide 31

Slide 31 text

前半｜未来｜⽣成AI「ChatGPT」を⽀える闇（2023） 30 https://www.mag2.com/p/news/ 理想現実︖︖︖

Slide 32

Slide 32 text

前半｜未来｜「GPT-4」が2023年3⽉15⽇に発表されました（1/3） 31 https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf

Slide 33

Slide 33 text

前半｜未来｜「GPT-4」が2023年3⽉15⽇に発表されました（2/3） 32 https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf

Slide 34

Slide 34 text

前半｜未来｜「GPT-4」が2023年3⽉15⽇に発表されました（3/3） 33 https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf

Slide 35

Slide 35 text

前半｜未来｜シンギュラリティ（2045︖︖︖2029︖︖︖） 34 RAY KARZWEIL（2005）『THE SINGULARITY IS NEAE』Penguin Books l Singularity（技術的特異点） l When humans transcend biology with the power of technology l ⼈間が技術の⼒によって⽣物学的な限界を超越する時 l 2045年問題（2029年問題） l ⼀部の職業がAI（⼈⼯知能）に置き換わる l BI（ベーシックインカム）が導⼊される l 脳や臓器が⼈⼯化・代替可能になる

Slide 36

Slide 36 text

⽬次 35 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 37

Slide 37 text

後半｜数学×AI（1/3）｜線形代数 36 l 情報系学部において「線形代数」を使う例 l イメージモザイキング（iPhoneで⾔うパノラマ写真）は 4ブロック×4ブロック×8⽅向＝128次元のSIFT特徴量を⽤いる。イメージモザイキング＠グランドキャニオン撮影︓⼤林由弥⾼校指導要領の関連分野︓数学C「ベクトル」

Slide 38

Slide 38 text

後半｜数学×AI（1/3）｜線形代数の詳細 37 http://chiee615.blog.fc2.com/blog-entry-61.html

Slide 39

Slide 39 text

後半｜数学×AI（2/3）｜微積分学、複素解析、フーリエ解析 38 l 情報系学部において「微積分学」「複素解析」「フーリエ解析」を使う例 l JPEGの画像圧縮は、フーリエ変換によって得られる「周波数の偏り」を利⽤している。 https://www.slideshare.net/ginrou799/ss-46355460 信号（⾮周期）を 𝑓 𝑡 とし、⾓周波数を 𝜔 とする。フーリエ変換 ℱ(𝜔)は以下で定義される。 ℱ(𝜔) = 2 #$ $ 𝑓 𝑡 𝑒#%&' 𝑑𝑡 尚、 𝑒#%&' = cos 𝜔𝑡 − 𝑖 sin 𝜔𝑡 である。⾼校指導要領の関連分野︓数学II「三⾓関数」数学III「積分法」数学C「複素数平⾯」

Slide 40

Slide 40 text

後半｜数学×AI（3/3）｜確率統計学 39 l 情報系学部において「確率統計学」を使う例 l 受け取ったメールがスパムである確率は、ベイズの定理を⽤いて計算される。出典︓⼤林由弥の輪講資料⾼校指導要領の関連分野︓数学A「確率」

Slide 41

Slide 41 text

AI（⼈⼯知能）と基礎学⼒中学と⾼校で⼤学受験に備える必要性 40 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 42

Slide 42 text

後半｜物理×AI（1/2）｜古典⼒学 41 l ゲームプログラミングにおいて「古典⼒学」を使う例 l FINAL FANTASY VII REMAKEの「慣性補間によるアニメーション遷移」には⼈間⼯学に基づいた計算式（速度や加速度を含む）が⽤いられている⾼校指導要領の関連分野︓物理「⼒学」情報「プログラミング」 https://www.gamer.ne.jp/news/202009030009/

Slide 43

Slide 43 text

後半｜物理×AI（2/2）｜熱⼒学 42 l 情報系学部において「熱⼒学」を使う例 l 熱⼒学におけるエントロピー︓ 断熱条件下での不可逆性を表す指標 l 統計⼒学におけるエントロピー︓ 系のミクロな視点の「乱雑さ」を表す物理量 l 情報理論におけるエントロピー︓ 各事象の「起こりにくさ」を表す情報量の期待値 https://kenkidryer.jp/ ⾼校指導要領の関連分野︓物理「熱」数学A「確率」数学II「対数関数」熱統計エントロピー: 系の巨視的視点のエントロピー 𝑆 は、系の微視的状態の確率分布 𝑝(𝜔) が与えられるとき、 𝑆 = −𝑘( ∑& 𝑝 𝜔 log) 𝑝 𝜔 （𝑘( はボルツマン定数）と表される。情報エントロピー: Ω 上の確率分布 𝑃 が与えられたとき、 H(P) = − B *∈, 𝑃 𝐴 log" 𝑃(𝐴) と表される。

Slide 44

Slide 44 text

AI（⼈⼯知能）と基礎学⼒中学と⾼校で⼤学受験に備える必要性 43 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 45

Slide 45 text

後半｜教育×AI｜⽣体データを⽤いた映像授業視聴時の理解度の推定 44 出典︓⼤林由弥の修⼠論⽂授業問題演習理解度の確認復習スキップ授業を理解していると推定 … 問題演習をスキップして時間短縮授業を理解していないと推定 … 映像授業を復習するよう指⽰⼊⼒視点情報・筆記状況・顔の動き出⼒授業を理解しているか否か

Slide 46

Slide 46 text

⽬次 45 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 47

Slide 47 text

最後に｜情報系学部を卒業した後の国内の就職先 46 l ⼤学院（修⼠・博⼠） l SIer（システムインテグレーター） l Web系 l メーカー（⾃動⾞・家電・ゲーム） l 通信（ソフトバンク・docomo・au） l 広告（電通・博報堂） l ⾦融（野村證券・JCB） Web系（重要なのは技術⼒） Zホールディングス（ヤフー）＋LINE リクルート楽天サイバーエージェントメルカリ SIer（重要なのはコミュニケーション能⼒） NTT系列（特にNTTデータ）野村総研（NRI）富⼠通 NEC SCSK https://www.it-career-navi.com/entry/

Slide 48

Slide 48 text

最後に｜職業（job）と仕事（task） 47 l ポジティブに⾔えば、AI（⼈⼯知能）は⼈間の職業（job）ではなく⼈間の仕事（task）を奪う。 l 「他者を駆逐する」のではなく、「⼈間を⽀える」という観点から社会にインパクトを与えていくべき。 ©加納徳博出典︓東洋経済オンライン

Slide 49

Slide 49 text

最後に｜まとめ 48 l 皆んなの⼈⽣をより良いものにするために、 AI（⼈⼯知能）負けないレベルの「⼈間らしい知性・創造⼒」を⾝につけて欲しい。 l その第⼀歩として、中学と⾼校で良く学び、良い総合⼤学に⼊学して欲しい。 l さらに余⼒がある場合、熱中できる学問領域（情報系に限らない）を⼀つ以上⾒つけて欲しい。 l 「〇〇×AI」のような「異分野の融合」にチャレンジしてみて欲しい。

Slide 50

Slide 50 text

情報系で学ぶ事⼈⼯知能まわりの知識と、中学・⾼校で学ぶ事の応⽤ [増補版] 清⾵⾼等学校卒業⽣（2012年度）⼤林由弥 2023年5⽉20⽇

Slide 51

Slide 51 text

⽬次 50 1. 前半｜ AI（⼈⼯知能）の過去・現在・未来 1. 過去 2. 現在 3. 未来 2. 後半｜⼤学の情報系学部で⾏う勉強 1. 数学×AI 2. 物理×AI 3. 教育×AI 3. 最後に 4. Ex｜トビタテ︕留学JAPAN

Slide 52

Slide 52 text

× Produced by Alue Co., Ltd. 留学経験のモチベーショングラフと出来事モチベーション留学初期９月：しょっぱなから英語プレゼン飛行機の中でも作業初めてのヨーロッパ初めての一人暮らしシェアハウスが超楽しいルームメイトが親切入学手続きが済む銀行口座の開設が終わるビザの取得手続きが終わる生活が安定してくるオクトーバフェスト＠ミュンヘン１０月：研究が本格的に開始シェアハウスからアパートへ留学先の日本人とも食事会をした奈良先の学生と合流ヤフーと楽天にESを出す（就活）フランス観光１１月：研究の解析があまりうまくいかずモヤモヤしたまま休暇（フランス旅行） 3DSに手を出してしまう（遊び）ヤフーのWEBテスト受験勉強（就活）

Slide 53

Slide 53 text

× Produced by Alue Co., Ltd. 留学経験のモチベーショングラフと出来事１２月：論文投稿の話が出る研究所のクリスマスパーティに呼ばれるこの辺りから毎週のミーティングがきつくなる（成果が出ていない・スランプ）メンターの先輩が気にしてか、 1on1のミーティングの時間を設けてくれた。年末年始は休み返上で論文を書かないといけない・・・（あまり筆が進まず・・・）ニュルンベルクのクリスマスパーティイギリス観光１月：正月が明けても論文が書けなかったので、メンターの先輩がかなり手伝ってくれて、３日徹夜しつつも論文が完成。投稿完了。（もっと早めに相談しておけばよかったと反省） 2月：最終成果報告会残念ながら、1月の論文がrejectされたので、もう一回別の学会に投稿。最後にベルリン観光

Slide 54

Slide 54 text

Ex｜⽇本企業はアメリカ企業と勝負になっていない 39 注︓資料は2019年11⽉のもの https://times.abema.tv/articles

Slide 55

Slide 55 text

Ex｜世界の時価総額ランキング 40 https://startup-db.com/magazine/category/research/marketcap-global

Slide 56

Slide 56 text

情報系で学ぶ事⼈⼯知能まわりの知識と、中学・⾼校で学ぶ事の応⽤ [増補版] 清⾵⾼等学校卒業⽣（2012年度）⼤林由弥 2023年5⽉20⽇