AI(人工知能）の過去・現在・未来 ―AIは人間を超えるのか―

理科特講（中大高校）
２０２２年１２月１６日（金）１３：３０－１４：３０

Transcript

1. 1 AI(人工知能）の過去・現在・の過去・現在・未過去・現在・未来 ―AIは人間を超えるの人間を超えるのか―を超えるのか―超えるのか―えるの過去・現在・未か― 中央大学理工学部物理学科 田口善弘
2. 2 ＡＩをめぐる最近のを超えるのか―めぐる最近の話題の過去・現在・未話題..... 上海で「自動無人タで「自動無人タクシ自動無人タクシー」　一部地域で」　一部地域で本格一部地域で本格運用で本格運用 (2021年12月23日) https:/https://youtu.be/Bh1jbYX0h2s 上海で「自動無人タ汽車
3. 3 歩行者たちを自動運転たちを超えるのか―自動運転車がどの過去・現在・未ように検知しているか検知しているか https://youtu.be/Vu8gmFhiGko
4. 4 AutoX Opens Its Fully Driverless RoboTaxi Service to the Public in China https://youtu.be/O69YEWpSacU
5. 5 一方でで.... 「自動無人タクシGoogleの過去・現在・未AIの過去・現在・未トップは曰く、人工知は人間を超えるの曰く、人工知能とく、人工知能という人工知能という言葉 自体が間違っているが間を超えるのか―違っている、誇大っている、人工知能という誇大宣伝を生む温床だ」を超えるのか―生む温床だ」む温床だ」温床だ」だ」」 Googleエンジニアリング部門の部門のの過去・現在・未SVP https:/John https:/Giannandreaが、人工知能という TechCrunch https:/Disrupt https:/SFで、人工知能という人工知能に検知しているか関する優れた談話する優れた談話をれた談話を超えるのか― 語った。とくに彼った。とくに検知しているか彼は、人びとは汎は人間を超えるの、人工知能という人びとは人間を超えるの汎用の過去・現在・未人工知能に検知しているか対して心配しして心配しし すぎだ」、人工知能というと考えている。えている。
6. 6 今日は人間を超えるの、人工知能といういわゆるＡＩをめぐる最近のとは人間を超えるのどういうもの過去・現在・未で、人工知能という 何ができて何がでができて何ができて何がでができなくて、人工知能という将来我々のの過去・現在・未 生む温床だ」活にどういう影響に検知しているかどういう影響があるかというがあるかということ を超えるのか―説明してみたい。してみたい。
7. 7 ＡＩをめぐる最近の（機械学習）がで機械学習）の過去・現在・ができること ◦画像から物体認識から物体認識物体が間違っている認識 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Y You https:/o only https:/l look https:/o once https:/(YOLO YOLO) https:/ 非常に高速な物体認に検知しているか高速な物体認識ソフな物体が間違っている認識ソフト。 動画の過去・現在・未リアルタイム認識が可能にな認識が可能に検知しているかなった （機械学習）がで動画は人間を超えるの一秒間を超えるのか―３０コマ程度）。コマ程度）。程度）の過去・現在・。
8. 8 言語った。とくに彼の過去・現在・未処理に検知しているかも機械学習 機械学習は人間を超えるの使われている。われている。 例えば、機械翻訳えば、人工知能という機械翻訳の分野の過去・現在・未分野...。
9. 9 ◦DeepL翻訳の分野（機械学習）がでhttps://deepl.com）の過去・現在・ 日本語った。とくに彼： 日本語った。とくに彼： アジを超えるのか―焼いて朝ごはんにいて朝ごはんに食べるごは人間を超えるのんに検知しているか食べる。ひきしまべる。ひきしまった身をほを超えるのか―ほ おばって、人工知能といううむ温床だ」、人工知能というおいしい。小さな日常の幸せさな日常に高速な物体認の過去・現在・未幸せ。だが、もせ。だ」が、人工知能というも やっとした疑問が頭をよぎったが頭をよぎった。こを超えるのか―よぎった。これは人間を超えるのどこで誰がが 捕った魚なのだろった魚なのだろう。しなの過去・現在・未だ」ろう。しばし箸を止めて考えるを超えるのか―止めて考える▼きめて考えている。える▼きの過去・現在・未 う東京などで上映が始などで上映が始まった米映が始まった米映画「まった米映が始まった米映画「自動無人タクシゴー」　一部地域でスト・フ リー」　一部地域でト」を超えるのか―見た。東南アジアた。東南アジアの国々でアジアの過去・現在・未国々ので問が頭をよぎった題となっている 「自動無人タクシ海で「自動無人タの過去・現在・未奴隷」を追ったドキ」を超えるのか―追ったドキュメンったドキュメンタリー」　一部地域で作品だ。拉致さだ」。拉致ささ れ、人工知能という漁船で無理やり働かで無理やり働かされた男た働かされた男たちかされた男たちが悲惨な体たちが悲惨な体験な体が間違っている験 を超えるのか―証言している▼「自動無人タクシ目覚めると部屋が揺めると部屋が揺れていた」が揺れていた」。れていた」。 何ができて何がで年間を超えるのか―も船で無理やり働かに検知しているか閉じ込められ、逆じ込められ、逆ら込められ、逆らえめら物体認識れ、人工知能という逆らえば「激しくら物体認識えば「自動無人タクシ激しく殴られ、しく殴られ、ら物体認識れ、人工知能という 鎖につながれた」に検知しているかつながれた」。人権団体が間違っているに検知しているかよると、人工知能というこれまでに検知しているか何ができて何がで 千人もが助け出されたといけ出されたという出されたというかされたというから物体認識驚くく （機械学習）がで２０コマ程度）。２２年５月２９日「自動無人タクシ天声人語った。とくに彼」冒頭をよぎった。こ）の過去・現在・
10. 10 英訳の分野： 英訳の分野： Grilled horse mackerel for breakfast. I eat the tight fish, and it tastes so good. It's a small everyday happiness. However, a nagging question came to my mind. Where did this fish come from, and who caught it? Yesterday, I saw the American movie "Ghost Fleet," which began screening in Tokyo and other cities. It is a documentary film about the problem of "sea slaves" in Southeast Asian countries. The men who were abducted and forced to work on fishing boats testify of their harrowing experiences. If they disobeyed, they were "severely beaten and chained. According to human rights groups, thousands have been rescued so far.
11. 11 ◦AlphaZero 囲碁、人工知能という将棋、人工知能というチェスなどの過去・現在・未１対１の盤面対戦対して心配し１対１の盤面対戦の過去・現在・未盤面対して心配し戦ゲームのゲー」　一部地域でム認識が可能になの過去・現在・未 汎用ソフト 汎用ソフト。 自己対して心配し決（機械学習）がで一人将棋、人工知能というということ）の過去・現在・だ」け出されたというで、人工知能というルー」　一部地域でル以 外、人工知能という誰がに検知しているかも全く教えてもらわく教えてもらわずえてもら物体認識わず......。 成果１対１の盤面対戦． 　一部地域で本格学習時間を超えるのか―３時間を超えるのか―で最強チェスソフトにチェスソフトに検知しているか 勝つ強さに。つ強チェスソフトにさに検知しているか。
12. 12 成果２． 　一部地域で本格学習時間を超えるのか―８時間を超えるのか―で既存最強チェスソフトに囲碁ソフト （機械学習）がで人間を超えるのか―の過去・現在・未チャンピオンに検知しているか勝つ強さに。った）の過去・現在・と１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。戦ゲームの６０コマ程度）。勝つ強さに。 ４０コマ程度）。敗と勝ち越し。と勝つ強さに。ち越し。し。
13. 13 もは人間を超えるのや誰がかに検知しているか教えてもらわずえてもら物体認識うの過去・現在・未じ込められ、逆らゃなく自分で 勝つ強さに。ち方でを超えるのか―発見た。東南アジアできる！　一部地域で本格 しかも、人工知能というゲー」　一部地域でム認識が可能になルー」　一部地域でルに検知しているか依らない汎用性ら物体認識ない汎用性 ゲー」　一部地域でム認識が可能になルー」　一部地域でルに検知しているか依らない汎用性ら物体認識ない汎用性が ある....。 成果３． （機械学習）がで学習時間を超えるのか―不明してみたい。）の過去・現在・最強チェスソフトに将棋ソフト （機械学習）がでもちろん、人工知能という羽生む温床だ」さんより働かされた男たもは人間を超えるのや強チェスソフトに いです）の過去・現在・と１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。戦ゲームのして９０コマ程度）。勝つ強さに。。
14. 14 それでは人間を超えるの、人工知能というなんでＡＩをめぐる最近の（機械学習）がで機械学習 機械学習）の過去・現在・は人間を超えるのこういう今 までは人間を超えるの難しかったことがしかったことが急にできるようにに検知しているかできるように検知しているかなっ たの過去・現在・未か、人工知能という最近の話題の過去・現在・未ＡＩをめぐる最近のと大昔やちょっと昔のやちょっと昔やちょっと昔のの過去・現在・未ＡＩをめぐる最近のは人間を超えるの 何ができて何がでが違っている、誇大うの過去・現在・未か、人工知能というということから物体認識説明してみたい。したい。
15. 15 いわゆる元々のの過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の： いわゆる元々のの過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の： 人間を超えるのか―の過去・現在・未思考えている。を超えるのか―プは曰く、人工知ログ部門のラミング部門ので実現する。 例えば、機械翻訳：将棋ソフト ①まず、人工知能というある盤面に検知しているか対して心配しして可能な次の一手をの過去・現在・未一手をを超えるのか― 　一部地域で本格全く教えてもらわ部考えている。えさせる。 ②次の一手をに検知しているか、人工知能という人間を超えるのか―が「自動無人タクシ見た。東南アジア込められ、逆らえみの過去・現在・未なさそうな手を」を超えるのか―判断し、し、人工知能という 　一部地域で本格候補から削除する。から物体認識削除する。する。 ③残った候補手の次った候補から削除する。手をの過去・現在・未次の一手をの過去・現在・未一手をを超えるのか―考えている。える。②を超えるのか―繰り返す。り働かされた男た返す。す。 ④なるべく先の手まで考えての過去・現在・未手をまで考えている。えてから物体認識最善手をを超えるのか―選んでんで 　一部地域で本格コンピュー」　一部地域でタが指す。す。
16. 16 この過去・現在・未様なやり方の利点なやり働かされた男た方での過去・現在・未利点： この過去・現在・未様なやり方の利点なやり働かされた男た方での過去・現在・未利点： コンピュー」　一部地域でタが「自動無人タクシなぜ、人工知能というその過去・現在・未手をを超えるのか―指す。したか」を超えるのか―人間を超えるのか― は人間を超えるの完全く教えてもらわ理解できる。できる。 この過去・現在・未様なやり方の利点なやり働かされた男た方での過去・現在・未欠点： この過去・現在・未様なやり方の利点なやり働かされた男た方での過去・現在・未欠点： 考えている。えなくては人間を超えるのいけ出されたというない手をの過去・現在・未候補から削除する。数があっという間があっという間を超えるのか― に検知しているか膨大な数があっという間に検知しているかなる。 →　一部地域で本格仮に一手当たり１に検知しているか一手を当たり１０通りのたり働かされた男た１対１の盤面対戦０コマ程度）。通りの「良さそうり働かされた男たの過去・現在・未「自動無人タクシ良さそうな手」がさそうな手を」が あったとする。１対１の盤面対戦０コマ程度）。手を先の手まで考えて（機械学習）がで自分が５手を、人工知能という相手をが５手を）の過去・現在・ま で考えている。えると１対１の盤面対戦０コマ程度）。１対１の盤面対戦０コマ程度）。＝１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。億通りの「良さそうり働かされた男たの過去・現在・未手をを超えるのか―考えている。えないとい け出されたというない。
17. 17 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 10 100 1000 10000 1010=100億 ・・・・・・
18. 18 コンピュー」　一部地域でタ：ＧHz=１対１の盤面対戦０コマ程度）。億回／秒。 １対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。億／１対１の盤面対戦０コマ程度）。億＝１対１の盤面対戦０コマ程度）。秒 （機械学習）がでもちろん、人工知能という上記「自動無人タクシ一回」でできることは人間を超えるの「自動無人タクシ１対１の盤面対戦と０コマ程度）。を超えるのか― 足す」みたいな演す」みたいな演算なので「一回」なの過去・現在・未で「自動無人タクシ一回」で「自動無人タクシ一手をの過去・現在・未 良さそうな手」がし悪し」を判断するし」を超えるのか―判断し、するの過去・現在・未は人間を超えるの到底無理である）の過去・現在・ 将棋：早指す。し＝持ち時間切れたらち時間を超えるのか―切れたら３０秒／れたら物体認識３０コマ程度）。秒／一手を 時間を超えるのか―が全く教えてもらわ然間を超えるのか―に検知しているか合わないわない....。
19. 19 そこで....　一部地域で本格機械学習 従来の過去・現在・未ＡＩをめぐる最近のと機械学習の過去・現在・未違っている、誇大い。 機械学習 　一部地域で本格＝「自動無人タクシ正解できる。」を超えるのか―たくさん持ち時間切れたらってきて学習する。 コンピュー」　一部地域でタ将棋：Bonanzaの過去・現在・未登場（機械学習）がで２０コマ程度）。０コマ程度）。６年）の過去・現在・ 製作者たちを自動運転は人間を超えるの日本人の過去・現在・未化学者たちを自動運転 （機械学習）がで将棋は人間を超えるの素人）の過去・現在・。
20. 20 特徴： 特徴： ・過去の過去・現在・未六万局の棋譜データをの過去・現在・未棋譜データを探索。デー」　一部地域でタを超えるのか―探索。 ・「自動無人タクシ現在の過去・現在・未局の棋譜データを面」に検知しているか「自動無人タクシ似たもの」を探したもの過去・現在・未」を超えるのか―探して次の一手をの過去・現在・未手を を超えるのか―考えている。える、人工知能というを超えるのか―なるべく先の手まで考えての過去・現在・未手をまで考えている。える。 ・一番得点が高い手をを超えるのか―指す。す。 ①手をの過去・現在・未良さそうな手」がし悪し」を判断するしの過去・現在・未判断し、は人間を超えるの人間を超えるのか―がしない 人間を超えるのか―がしない ②「自動無人タクシ似たもの」を探したもの過去・現在・未」の過去・現在・未定義はは人間を超えるの人間を超えるのか―がする。 人間を超えるのか―がする。 　一部地域で本格→従来ＡＩをめぐる最近の型の将棋ソフトにの過去・現在・未将棋ソフトに検知しているかバカ勝ちした。勝つ強さに。ちした。
21. 21 人間を超えるのか―が考えている。えるより働かされた男たデー」　一部地域でタに検知しているか学ぶほうが良さそうな手」がい 場合わないがある！ （機械学習）がで過去の過去・現在・未棋譜データを探索。は人間を超えるのプは曰く、人工知ロ棋士のものなので「の過去・現在・未もの過去・現在・未なの過去・現在・未で「自動無人タクシ良さそうな手」が い手を＝正解できる。」が多いと期待できたいと期待できた）できた）の過去・現在・ →　一部地域で本格しかし、人工知能という「自動無人タクシ何ができて何がでが似たもの」を探しているか」は人間を超えるの人間を超えるのか―が考えている。 人間を超えるのか―が考えている。 えていた。 えていた。 →　一部地域で本格最新のＡＩ＝機械学の過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の＝機械学習では人間を超えるの「自動無人タクシ何ができて何がでが似たもの」を探してい るか」もコンピュー」　一部地域でタが決めている。 コンピュー」　一部地域でタが決めている。
22. 22 ①適当たり１０通りのに検知しているか「自動無人タクシ似たもの」を探している」 という基準を作る。を超えるのか―作る。 ②「自動無人タクシ似たもの」を探している」という基準を作る。を超えるのか― ランダム認識が可能になに検知しているかちょっと変更 対して心配し戦ゲームの 勝つ強さに。 負 またちょっと変える ↓ 対して心配し局の棋譜データをさせる ↓ 良さそうな手」がかった方でを超えるのか―採用 十分強チェスソフトにくなるまで 「自動無人タクシ似たもの」を探している」の過去・現在・未基準を作る。 を超えるのか―更新のＡＩ＝機械学し続けるけ出されたというる 過去の過去・現在・未棋譜データを探索。
23. 23 こうやって「自動無人タクシ似たもの」を探している」という 基準を作る。を超えるのか―「自動無人タクシより働かされた男た強チェスソフトにくなる」ように検知しているか 自動的に変えることでに検知しているか変えることで人間を超えるのか― 人間を超えるのか― が考えている。えなくて良さそうな手」がくする が考えている。えなくて良さそうな手」がくする。 同じ発想でいろんじ込められ、逆ら発想でいろんなことでいろんなことが可能に検知しているかなる。
24. 24 画像から物体認識から物体認識の過去・現在・未物体が間違っている認識の過去・現在・未場合わない 人物 学習 人物
25. 25 機械翻訳の分野 This is a pen. これは人間を超えるのペンです 学習 This is a pencil. これは人間を超えるの鉛筆ですです
26. 26 AlphaZero:自己対して心配し戦ゲームの “Mastering the game of Go without human knowledge” Nature volume 550, pages 354–359 (19 October 2017) 更に検知しているか進んで「過去のデんで「自動無人タクシ過去の過去・現在・未デー」　一部地域でタ」さえ用いない......。 →「自動無人タクシ過去の過去・現在・未棋譜データを探索。」は人間を超えるの自己対して心配し戦ゲームの 自己対して心配し戦ゲームので作る
27. 27 ＋「自動無人タクシ似たもの」を探していること」の過去・現在・未基準を作る。Ａ セット１対１の盤面対戦：ランダム認識が可能にな作成 棋譜データを探索。Ａ ＋「自動無人タクシ似たもの」を探していること」の過去・現在・未基準を作る。Ｂ セット２：ランダム認識が可能にな作成 棋譜データを探索。Ｂ 自己対して心配し戦ゲームの⇕ 自己対して心配し戦ゲームの⇕ ＋「自動無人タクシ似たもの」を探していること」の過去・現在・未基準を作る。Ｂ’ セット３：セット２を超えるのか―ちょっと変えて作成 棋譜データを探索。Ｂ’ ⇑棋譜データを探索。Ｂから物体認識ちょっと変更 ⇑「自動無人タクシ似たもの」を探していること」の過去・現在・未基準を作る。Ｂ から物体認識ちょっと変更 自己対して心配し戦ゲームの⇕ 自己対して心配し戦ゲームの⇕
28. 28 セット（機械学習）がで旧）の過去・現在・ セット（機械学習）がで新のＡＩ＝機械学）の過去・現在・ 作成 対して心配し戦ゲームの セット（機械学習）がで新のＡＩ＝機械学）の過去・現在・勝つ強さに。利！ セット（機械学習）がで旧）の過去・現在・→消去 セット（機械学習）がで新のＡＩ＝機械学）の過去・現在・→セット（機械学習）がで旧）の過去・現在・ ＹＥＳ ＹＥＳ ＮＯ ＮＯ セット（機械学習）がで新のＡＩ＝機械学）の過去・現在・→消去 これを超えるのか―十分強チェスソフトにくなるまでひたすら物体認識繰り返す。り働かされた男た返す。す これを超えるのか―十分強チェスソフトにくなるまでひたすら物体認識繰り返す。り働かされた男た返す。す 棋譜データを探索。＋「自動無人タクシ似たもの」を探している」の過去・現在・未ルー」　一部地域でル 過去の過去・現在・未棋譜データを探索。不要！
29. 29 最近の話題、人工知能というＡＩをめぐる最近のと呼ばれている機械ばれている機械学習がなぜ今までは人間を超えるの なぜ今までは人間を超えるの できなかったことができていろんなことが可能に検知しているか できなかったことができていろんなことが可能に検知しているか なったの過去・現在・未か なったの過去・現在・未かの過去・現在・未基本は人間を超えるの 「自動無人タクシデー」　一部地域でタから物体認識何ができて何がでかを超えるのか―出されたというかす（機械学習）がで画像から物体認識の過去・現在・未中の過去・現在・未物体が間違っているの過去・現在・未認識、人工知能という 日本語った。とくに彼を超えるのか―英語った。とくに彼に検知しているか翻訳の分野する、人工知能という将棋・囲碁・チェスで勝つ強さに。 つ）の過去・現在・は人間を超えるの、人工知能というたくさんの過去・現在・未 デー」　一部地域でタ　一部地域で本格⇔　一部地域で本格正解できる。 の過去・現在・未組から「自動的にから物体認識「自動無人タクシ自動的に変えることでに検知しているか」学習する方でが人間を超えるのか―が考えている。える 人間を超えるのか―が考えている。える より働かされた男たも高性能がでる より働かされた男たも高性能がでる」 という事実の過去・現在・未発見た。東南アジアに検知しているかある。
30. 30 …..が、人工知能というこれでは人間を超えるのいくら物体認識なんでも具体が間違っている的に変えることで なことがわから物体認識ないの過去・現在・未ですごく簡単なな 例えば、機械翻訳で「自動無人タクシ機械学習 機械学習」を超えるのか―体が間違っている験する。
31. 31 3 9 3 2 2 7 5 3 1 9 5 9 5 8 4 5 2 10 5 7 7 9 1 7 7 1 3 4 5 7 2 8 6 1 2 5 1 5 1 2 4 8 7 2 1 10 4 7 4 7 5 6 9 4 6 4 10 4 2 5 10 10 3 7 10 8 7 6 10 6 6 3 7 9 4 10 10 7 7 9 10 10 5 9 5 9 9 1010 10 10 9 2 6 5 8 9 1 8 1 2393 2393 左の１００個の数の過去・現在・未１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。個の数の過去・現在・未数があっという間 字から右の４桁から物体認識右の４桁の過去・現在・未４桁 が作ら物体認識れている。 どういうルー」　一部地域でルで しょう？ ４番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁の過去・現在・未１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。０コマ程度）。倍 ＋３番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁の過去・現在・未１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。倍 ＋２番めの過去・現在・未数があっという間字から右の４桁の過去・現在・未１対１の盤面対戦０コマ程度）。倍 ＋１対１の盤面対戦番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁 デー」　一部地域でタ 答ええ デー」　一部地域でタと答ええの過去・現在・未組から「自動的にから物体認識学習してデー」　一部地域でタが与えられえら物体認識れ たら物体認識答ええを超えるのか―作れるように検知しているかなれるか？
32. 32 「自動無人タクシ１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。個の数の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁の過去・現在・未内の何個かをそれの過去・現在・未何ができて何がで個の数かを超えるのか―それぞれ何ができて何がで倍 かして答ええを超えるのか―作っているが、人工知能というそれは人間を超えるの何ができて何がで番目の過去・現在・未数があっという間 字から右の４桁でそれぞれ何ができて何がで倍に検知しているかしているの過去・現在・未か？」 という問が頭をよぎった題なら物体認識、人工知能という「自動無人タクシデー」　一部地域でタと答ええの過去・現在・未組から「自動的に」が１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。個の数 あれば 連立一次の一手を方で程式 の過去・現在・未方で法で解ける。で解できる。け出されたというる。
33. 33 1 10 100 1000 予測 正 解できる。 何ができて何がで番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁を超えるのか― 何ができて何がで倍するか？ 連立一次の一手を方で程式 答ええ
34. 34 しかし、人工知能という機械学習は人間を超えるのその過去・現在・未方で法で解ける。を超えるのか―知 ら物体認識なくてもこの過去・現在・未問が頭をよぎった題を超えるのか―解できる。け出されたというる （機械学習）がでそして、人工知能という解できる。法で解ける。がわから物体認識ない問が頭をよぎった題 を超えるのか―強チェスソフトに引に解くことがでに検知しているか解できる。くことができるの過去・現在・未が機 械学習の過去・現在・未方で法で解ける。）の過去・現在・。
35. 35 （機械学習）がで従来型の将棋ソフトにの過去・現在・未）の過去・現在・機械学習の過去・現在・未方で法で解ける。 （機械学習）がで従来型の将棋ソフトにの過去・現在・未）の過去・現在・機械学習の過去・現在・未方で法で解ける。 「自動無人タクシ適当たり１０通りのな数があっという間字から右の４桁に検知しているか適当たり１０通りのな数があっという間を超えるのか―かけ出されたというて足す」みたいな演す」と仮に一手当たり１定 （機械学習）がで例えば、機械翻訳えば、人工知能という１対１の盤面対戦，５，７，９番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁を超えるのか―６倍、人工知能という８倍、人工知能という９倍、人工知能という ２倍して足す」みたいな演す）の過去・現在・ ↓ 多いと期待できた数があっという間の過去・現在・未「自動無人タクシデー」　一部地域でタと答ええの過去・現在・未組から「自動的に」に検知しているか試す。す。 ↓ 当たり１０通りの然、人工知能という全く教えてもらわ然合わないわない。 ↓ 「自動無人タクシ仮に一手当たり１定」を超えるのか―ちょっと変えて試す。す。 ↓ もし、人工知能という一致さ度が上がったら物体認識採用。 ダメだ」ったら物体認識他の仮定を試す。の過去・現在・未仮に一手当たり１定を超えるのか―試す。す。
36. 36 →こんな稚拙なやり方でもたなやり働かされた男た方ででもたくさんの過去・現在・未組から「自動的に （機械学習）がで例えば、機械翻訳えば１対１の盤面対戦万組から「自動的に）の過去・現在・と長い計算時間があい計算なので「一回」時間を超えるのか―があれ ば答ええに検知しているか達することが可能することが可能。 →これだ」とまだ」「自動無人タクシ何ができて何がでがいいか」を超えるのか―人間を超えるのか―が 仮に一手当たり１定しているレベル。
37. 37 何ができて何がで番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁を超えるのか― 何ができて何がで倍するか？ 予測 正 解できる。 答ええ 3.46 -10.01 79.75 824.66 従来型の将棋ソフトに機械学習：デー」　一部地域でタの過去・現在・未組から「自動的に：100組から「自動的に、人工知能という繰り返す。り働かされた男た返す。し数があっという間：100回
38. 38 従来型の将棋ソフトに機械学習：デー」　一部地域でタの過去・現在・未組から「自動的に：一万組から「自動的に、人工知能という繰り返す。り働かされた男た返す。し数があっという間：100回 何ができて何がで番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁を超えるのか― 何ができて何がで倍するか？ 予測 正 解できる。 答ええ -1.89 11.06 95.15 997.81
39. 39 従来型の将棋ソフトに機械学習：デー」　一部地域でタの過去・現在・未組から「自動的に：一万組から「自動的に、人工知能という繰り返す。り働かされた男た返す。し数があっという間：200回 何ができて何がで番目の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁を超えるのか― 何ができて何がで倍するか？ 予測 正 解できる。 答ええ 1.00 9.99 100.00 1000.00
40. 40 つまり働かされた男た.... 従来型の将棋ソフトにの過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の 従来型の将棋ソフトにの過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の（機械学習）がでちゃんと理由がわかっているがわかっている＝連立 一次の一手を方で程式）の過去・現在・と同じ発想でいろんじ込められ、逆ら性能を超えるのか―従来型の将棋ソフトにの過去・現在・未機械学習 従来型の将棋ソフトにの過去・現在・未機械学習（機械学習）がで数があっという間 字から右の４桁と倍率を適当に選んでを超えるのか―適当たり１０通りのに検知しているか選んでんで合わないうまで繰り返す。り働かされた男た返す。す）の過去・現在・でも 出されたというかせるが「自動無人タクシデー」　一部地域でタと正解できる。の過去・現在・未数があっという間」が１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。倍必要。 当たり１０通りの然、人工知能という計算なので「一回」時間を超えるのか―もメモリー」　一部地域でも膨大に検知しているか必要。
41. 41 （機械学習）がで最新のＡＩ＝機械学の過去・現在・未）の過去・現在・機械学習の過去・現在・未方で法で解ける。＝深層学習 深層学習 「自動無人タクシ１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。個の数の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁の過去・現在・未内の何個かをそれの過去・現在・未何ができて何がで個の数かを超えるのか―それぞれ何ができて何がで倍かし て答ええを超えるのか―作っている」 が正しくないと従来型の将棋ソフトには人間を超えるの正解できる。できない。 ↓ 例えば、機械翻訳えば、人工知能という本当たり１０通りのは人間を超えるの 「自動無人タクシ１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。個の数の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁の過去・現在・未内の何個かをそれの過去・現在・未何ができて何がで個の数かを超えるのか―それぞれ二乗してして 二乗してして から物体認識 から物体認識何ができて何がで倍かして答ええを超えるのか―作っている」 が本当たり１０通りのの過去・現在・未答えだ」ったら物体認識いくら物体認識頑張っても正解不可っても正解できる。不可能。
42. 42 →人間を超えるのか―が基準を作る。を超えるのか―決めない方で法で解ける。なら物体認識これが可能。 →それが深層学習 深層学習。画像から物体認識の過去・現在・未中の過去・現在・未物体が間違っている認識も、人工知能という 機械翻訳の分野も、人工知能という囲碁・将棋・チェスの過去・現在・未汎用対して心配し戦ゲームのプは曰く、人工知ロ グ部門のラム認識が可能になも、人工知能という全く教えてもらわ部この過去・現在・未深層学習を超えるのか―使われている。っている。 →今回の過去・現在・未問が頭をよぎった題の過去・現在・未場合わない、人工知能という「自動無人タクシデー」　一部地域でタと答ええの過去・現在・未組から「自動的に」が １対１の盤面対戦０コマ程度）。万個の数あればほぼ正解できた。正解できる。できた。
43. 43 ´104 予測 正 解できる。 答ええ 深層学習 深層学習：デー」　一部地域でタの過去・現在・未組から「自動的に：十万組から「自動的に、人工知能という繰り返す。り働かされた男た返す。し数があっという間：十万回 誤 差 繰り返す。り働かされた男た返す。し数があっという間 ７万回 最終誤差：３％ 最終誤差：３％
44. 44 なんで急にできるようにに検知しているか最近の話題、人工知能というできるように検知しているかなったの過去・現在・未か？ 昔やちょっと昔のは人間を超えるの「自動無人タクシ十分なデー」　一部地域でタの過去・現在・未数があっという間」が準を作る。備できなかった。できなかった。 １対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。個の数の過去・現在・未数があっという間字から右の４桁から物体認識正解できる。を超えるのか―当たり１０通りのてる、人工知能というという場合わないも、人工知能という 解できる。法で解ける。既知（機械学習）がで連立一次の一手を方で程式）の過去・現在・従来の過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の：１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。組から「自動的に ルー」　一部地域でル（機械学習）がで数があっという間字から右の４桁を超えるのか―選んでんで何ができて何がで倍化して足す」みたいな演す）の過去・現在・を超えるのか―与えられえ た機械学習：一万組から「自動的に ルー」　一部地域でルを超えるのか―与えられえない機械学習：十万組から「自動的に →計算なので「一回」機が高速な物体認識ソフ化してこんな数があっという間でも扱えるようえるよう に検知しているかなった。
45. 45 ＡＩをめぐる最近の（機械学習）がで機械学習）の過去・現在・の過去・現在・未発展・普及で起きることで起きることきること ＡＩをめぐる最近の（機械学習）がで機械学習）の過去・現在・の過去・現在・未発展・普及で起きることで起きることきること 事例えば、機械翻訳１対１の盤面対戦：自動運転での過去・現在・未事故 事例えば、機械翻訳１対１の盤面対戦：自動運転での過去・現在・未事故 あなたの過去・現在・未かわいい４歳のお孫さんが自の過去・現在・未お孫さんが自動運転さんが自動運転車に検知しているか 轢き殺される。調き殺される。調査のされる。調査の結果、「４才の過去・現在・未結果、人工知能という「自動無人タクシ４才の子供が赤い服の過去・現在・未子供が赤い服が赤い服い服 を超えるのか―来て前方で３２度から物体認識近の話題づいた場合わない人間を超えるのか―と認識で きない」という非常に高速な物体認に検知しているかまれな事例えば、機械翻訳（機械学習）がで３％の過去・現在・未誤差）の過去・現在・の過去・現在・未 せいと解できる。る（機械学習）がで１対１の盤面対戦０コマ程度）。０コマ程度）。％再現性あり働かされた男た）の過去・現在・。 「自動無人タクシこの過去・現在・未度は人間を超えるのご愁傷さまです。ですさまです。ですが、人工知能という誤差は人間を超えるのゼロに検知しているか は人間を超えるのできません。自動運転車の過去・現在・未導入で死亡事故は半で死亡事故は人間を超えるの半 減しています。おしています。お孫さんが自動運転さんの過去・現在・未犠牲は不可抗力でしは人間を超えるの不可抗力でした」でした」 →　一部地域で本格論理的に変えることでに検知しているかは人間を超えるの正しい。しかし、人工知能という納得できるか？
46. 46 事例えば、機械翻訳２：ガン保険加入で死亡事故は半拒否 事例えば、機械翻訳２：ガン保険加入で死亡事故は半拒否 あなたの過去・現在・未お父さんががん保険さんががん保険に検知しているか加入で死亡事故は半しようとしたと ころ「自動無人タクシＡＩをめぐる最近のに検知しているかよる検査の結果、「４才の過去・現在・未結果、人工知能という遺伝を生む温床だ」子と生む温床だ」活にどういう影響習慣からから物体認識 がんに検知しているかなる可能性が高いの過去・現在・未で加入で死亡事故は半は人間を超えるのお断し、り働かされた男たします」 予想でいろんなこと通りの「良さそうり働かされた男た癌になる。に検知しているかなる。 「自動無人タクシよい治療がありますが、があり働かされた男たますが、人工知能という保険が効かないので高額かないの過去・現在・未で高額 です」 がん保険に検知しているか入で死亡事故は半れなかった父さんががん保険親は死亡。は人間を超えるの死亡。 →高リスクの過去・現在・未被保険者たちを自動運転を超えるのか―排除する。するの過去・現在・未は人間を超えるの保険の過去・現在・未経営 的に変えることでに検知しているかは人間を超えるの合わない理的に変えることでで保険料も下がるので一も下がるので一般加がるの過去・現在・未で一般加入で死亡事故は半者たちを自動運転に検知しているか も大きな利益なる。でも、納なる。でも、人工知能という納得できる？
47. 47 保険審査の結果、「４才に検知しているか遺伝を生む温床だ」情報使われている。わず　一部地域で本格差別懸念に対応、に検知しているか対して心配し応、人工知能という 生む温床だ」保協会が指針策定へが指す。針策定へ（機械学習）がで2019.4.9）の過去・現在・ 国内の何個かをそれの過去・現在・未生む温床だ」保各社が加盟する生命が加盟する生命保険協する生む温床だ」命保険協会が指針策定へが、人工知能という保 険の過去・現在・未加入で死亡事故は半や支払いなどの審査のいなどの過去・現在・未審査の結果、「４才の過去・現在・未際に遺伝子検に検知しているか遺伝を生む温床だ」子検 査の結果、「４才結果の過去・現在・未収集や利用はしないや利用は人間を超えるのしないとの過去・現在・未見た。東南アジア解できる。を超えるのか―明してみたい。記し た指す。針を超えるのか―策定することが８日までに検知しているか分かった。 がんの過去・現在・未治療がありますが、や予防目的に変えることでで検査の結果、「４才が増える中、結果える中、人工知能という結果 に検知しているかよって加入で死亡事故は半や支払いなどの審査のいの過去・現在・未判断し、に検知しているか差を超えるのか―つけ出されたというる「自動無人タクシ遺伝を生む温床だ」 差別」が起きることきるの過去・現在・未を超えるのか―懸念に対応、する声があり働かされた男た、人工知能という遺伝を生む温床だ」性の過去・現在・未 病気の患者団体が対の過去・現在・未患者たちを自動運転団体が間違っているが対して心配し応を超えるのか―求めていた。めていた。 https://www.sankeibiz.jp/business/news/ 190409/bse1904090500003-n1.htm
48. 48 これから物体認識の過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の（機械学習）がで機械学習）の過去・現在・の過去・現在・未方で向性１対１の盤面対戦：創造性 これから物体認識の過去・現在・未ＡＩをめぐる最近の（機械学習）がで機械学習）の過去・現在・の過去・現在・未方で向性１対１の盤面対戦：創造性 CycleGan https://junyanz.github.io/CycleGAN/ CycleGan https://junyanz.github.io/CycleGAN/
50. 50 判別機 判別機A A 「馬の絵か？」の絵か？」絵か？」か？」」 「馬の絵か？」の絵か？」絵か？」か？」」 判別機 判別機B B 「シマウマの絵か？」絵か？」か？」」 「シマウマの絵か？」絵か？」か？」」 生成機 生成機A2B A2B 馬の絵か？」→シマウマシマウマ 馬の絵か？」→シマウマシマウマ 生成機 生成機B2A B2A シマウマ→シマウマ馬の絵か？」 シマウマ→シマウマ馬の絵か？」 馬とシマウマの写とシマ程度）。ウマ程度）。の過去・現在・未写真を判別できる判を超えるのか―判別できる判別機A、人工知能というBを超えるのか―学習させておく。 馬とシマウマの写の過去・現在・未絵からシマウマのから物体認識シマ程度）。ウマ程度）。の過去・現在・未写真を判別できる判を超えるのか―作る生む温床だ」成機A2B（機械学習）がで最初はどんなには人間を超えるのどんなに検知しているか 下がるので一般加手をでもいい）の過去・現在・を超えるのか―準を作る。備できなかった。。判別機Bは人間を超えるの成績A2Bが作った絵からシマウマのがシマ程度）。 ウマ程度）。かどうか判定。生む温床だ」成機A2Bは人間を超えるの判別機Bに検知しているか認めてもら物体認識えるよう に検知しているか努力でした」。一方で、人工知能という生む温床だ」成機B2Aは人間を超えるの元の過去・現在・未馬とシマウマの写の過去・現在・未写真を判別できる判を超えるのか―作るように検知しているか学習。
51. 51 馬とシマウマの写とシマ程度）。ウマ程度）。の過去・現在・未入で死亡事故は半出されたというか力でした」関する優れた談話係を入れ替えを超えるのか―入で死亡事故は半れ替ええ て生む温床だ」成機A2BとB2Aの過去・現在・未精度を超えるのか―上げる。 判別機 判別機A A 「馬の絵か？」の絵か？」絵か？」か？」」 「馬の絵か？」の絵か？」絵か？」か？」」 生成機 生成機A2B A2B 馬の絵か？」→シマウマシマウマ 馬の絵か？」→シマウマシマウマ 生成機 生成機B2A B2A シマウマ→シマウマ馬の絵か？」 シマウマ→シマウマ馬の絵か？」 判別機 判別機B B 「シマウマの絵か？」 「シマウマの絵か？」 絵か？」か？」」 絵か？」か？」」
52. 52 リアルタイムで男女の性を入で男女の性を入れ男女の性を入れ替えの絵か？」性を入れ替える動を入れ替える動画入れ替える動画がれ替える動画が作替える動画が作れえる動画が作れるカ動画が作れるカメラが作れるカメラが作れるカメラがでれ替える動画が作る動画が作れるカカメラができる。が作れるカメラがで男女の性を入れきる動画が作れるカ。 https://blog.evjang.com/2019/05/fun-with-snapchats- gender-swapping.html 男たちが悲惨な体性化　一部地域で本格　一部地域で本格　一部地域で本格←　一部地域で本格　一部地域で本格　一部地域で本格元画像から物体認識　一部地域で本格　一部地域で本格　一部地域で本格→　一部地域で本格　一部地域で本格　一部地域で本格女性化 https://twitter.com/i/status/1127353860052475906
53. 53 言葉「自動無人タクシだ」け出されたという」から物体認識絵からシマウマのを超えるのか―描く（く（機械学習）がでStable https:/diffusion) https://stablediffusionweb.com/ “pretty girl in Japanimation”
54. 54 ChatGPT 人間を超えるのか―の過去・現在・未真を判別できる判似たもの」を探しを超えるのか―する 対して心配し話プは曰く、人工知ログ部門のラム認識が可能にな
55. 55 # https:/1から物体認識10までの過去・現在・未合わない計を超えるのか―求めていた。めるプは曰く、人工知ログ部門のラム認識が可能にな total https:/= https:/0 # https:/1から物体認識10までの過去・現在・未数があっという間を超えるのか―順番に検知しているか足す」みたいな演していく for https:/num https:/in https:/range(1, https:/11): https:/ https:/ https:/ https:/total https:/+= https:/num # https:/合わない計を超えるのか―表示するする print(total)
56. 56 まとめ ◦ＡＩをめぐる最近の（機械学習）がで機械学習 機械学習）の過去・現在・が急にできるようにに検知しているか進んで「過去のデ歩したように検知しているか見た。東南アジアえるの過去・現在・未は人間を超えるの 「自動無人タクシ膨大なデー」　一部地域でタを超えるのか―使われている。ってとに検知しているかかく成功するまで延々とするまで延々のと試す。す」 がインター」　一部地域でネットと計算なので「一回」機の過去・現在・未進んで「過去のデ歩で可能に検知しているかなったから物体認識。 ◦なの過去・現在・未で「自動無人タクシ膨大なデー」　一部地域でタ 膨大なデー」　一部地域でタ」が集や利用はしないめら物体認識れないもの過去・現在・未に検知しているかは人間を超えるの無力でした」。 例えば、機械翻訳： 　一部地域で本格「自動無人タクシ買い物」い物」 　一部地域で本格　一部地域で本格：何ができて何がで万回も実空間を超えるのか―で失敗と勝ち越し。できない 　一部地域で本格「自動無人タクシ人生む温床だ」で幸せ。だが、もせに検知しているかなる方で法で解ける。」 　一部地域で本格　一部地域で本格：人生む温床だ」で何ができて何がで万回も不幸せ。だが、もに検知しているかなれない ◦汎用ＡＩをめぐる最近のの過去・現在・未実現は人間を超えるの目処さえ立っていない。