AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—

中央大学学員会東京北区支部学術講演会
２０２３年１０月２２日
北区滝野川会館
1５時00分～1６時30分

Transcript

1. 学員会東京北区支部 1 AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか— 中央大学理工学部物理学科 田口善弘 ←カラー&加筆版はこちら（同じもの）→ http://granular.com/gakujutsu/
2. 学員会東京北区支部 2 AI=機械学習 機械学習を巡る最近の話題
3. 学員会東京北区支部 3 つい最近、Windows11でも最新の機械学習が使えるようになり ました！Windows Copilotといいます。 「Copilot in Windowsを含む最新機能を利用したい場合 は、Windows Updateにて「2023-09x64ベースシステム用 Windows 11 Version 22H2の累積更新プログラム (KB5030310)」を適用後、「利用可能になったらすぐに最新の 更新プログラムを入手する」をオンにすればいい。」 https://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/feature/1534905.html
4. 学員会東京北区支部 4
5. 学員会東京北区支部 5 赤羽駅から５０分以内で行ける映画館を教えてください。 赤羽駅から50分以内で行ける映画館は、以下のようになります。 吉祥寺プラザ1：東京都武蔵野市吉祥寺本町1丁目11-19にある 映画館です。JR中央線で吉祥寺駅まで約20分、徒歩で約5分で す。現在は『薬屋のひとりごと』を上映しています。 kino cinema 立川高島屋 S.C.館2：東京都立川市曙町2-39-3立 川高島屋ショッピングセンター8Fにある映画館です。JR中央線で 立川駅まで約15分、徒歩で約10分です。現在は『ガールズ＆パン ツァー 最終章 第4話』や『台風クラブ』などを上映しています。 赤羽駅は中央線の駅ではない
6. 学員会東京北区支部 6 TOHOシネマズ 新宿3：東京都新宿区歌舞伎町1-19-1新宿 東宝ビル3Fにある映画館です。JR埼京線で新宿駅まで約15 分、徒歩で約5分です。現在は『Ensemble Stars!! Cast Live Starry Symphony -the Beginning-』や『Free!』シリーズ・ オールナイト上映会などを上映しています。 以上の映画館は、赤羽駅から50分以内で行ける範囲にありま すが、運行状況や混雑状況によっては所要時間が変わる可能 性がありますので、ご注意ください。また、上映作品や上映時 間は変更になる場合がありますので、詳細は各映画館の公式 サイトや電話番号でご確認ください 立川や吉祥寺より 近いところがある。
7. 学員会東京北区支部 7 追加分 エッジブラウザ でも使用可能
8. 学員会東京北区支部 8 ChatGPT まるで人間の様に話す機械学習 https://bard.google.com https://www.bing.com
9. 学員会東京北区支部 9 ところがうんと難しいことはちゃんと答えられたりする
10. 学員会東京北区支部 10
11. 学員会東京北区支部 11 マルクスの資本論では労働者の搾取についてどんなふうに説明していますか？ （Windows Copilot） マルクスの資本論では、労働者の搾取について以下のように説明しています。 • 労働者は自分の労働力を商品として資本家に売り、賃金として生活費に相当 する金額しかもらえない。 • 労働者が生み出した商品の価値は、労働力の価値を上回るが、その差額は 剰余価値として資本家に搾取される。 • 資本家は剰余価値を最大化するために、労働者の労働時間を延長したり、生 産力を向上させたりする。 • これによって、労働者は貧困から脱出できず、資本家は富を蓄積していく。
12. 学員会東京北区支部 12 経済学におけるMMT理論とはどのようなものですか？ (Windows Copilot) 経済学におけるMMT理論とは、現代貨幣理論とも呼ばれる、貨幣や財政 政策に関する新しい理論です。MMT理論の主な主張は以下のようなもの です。 • 自国通貨を発行できる政府は、債務不履行になることはなく、インフレが 起きない限り、財政赤字を拡大しても問題ない。 • 財政赤字は、国内の需要不足を補うために必要であり、国債発行によっ て資金調達することができる。 • 税は、政府の収入源ではなく、通貨の価値を維持し、流通させるための 手段である。 MMT理論は、従来の経済学とは異なる視点から貨幣や財政を分析し、経 済政策の提案を行っています。しかし、MMT理論には批判も多く、その実 効性や問題点については議論が続いています。
13. 学員会東京北区支部 13 画像生成（Windows Copilot使用） ことばで指示するだけで絵を描く機械学習 日本のアニメに出てくる戦闘少女の絵を描いてください。
14. 学員会東京北区支部 14 富士山の冬の景色を描いてください
15. 学員会東京北区支部 15 田園を走る日本の列車の絵を描いてください。
16. 学員会東京北区支部 16 なんでこんな魔法のようなことが可能なのか？ 今日はそれを説明する
17. 学員会東京北区支部 17 GPTがしていること 文章の「次の単語」を学んで、初めてみた文でも次に何が来るか予 想できるようにする。 「今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら雨が降ってきた」 今日は 今日は晴れて 今日は晴れているので 今日は晴れているので洗濯物を 今日は晴れているので洗濯物を干そうと 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら雨が
18. 学員会東京北区支部 18 なんで「次の単語を当てる」という学習をするだけで人間の様に 話せるのか？ 「今日は」と来たらその次が「さつまいも」である場合より「晴れ て」である場合が圧倒的に高いだろう。 しかし、「今日は」だけではいろんな単語が来る可能性が高い。 ある程度長い文章なら次にくる単語は限られる。 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら　→　雨が
19. 学員会東京北区支部 19 しかし、長い文章になると「一度も見たことがない文章」になること が多くなる。どうする？ →　一度もみたことがない文章でもすでに学習した「見たことのあ る文章」のなかで一番似たようなものを探して使えるようにする。 あまりない文章には精度が下がる。だから、立川の映画館まで２ ０分で行ける、みたいな答えも出てきてしまう。画像生成もあまり なさそうなことを要求すると途端に精度が下ってしまう。
20. 学員会東京北区支部 20 海で踊る教授の絵を描いてください
21. 学員会東京北区支部 21 物理を教えるウサギの絵を描いてください
22. 学員会東京北区支部 22 スマホでできます https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx https://www.youtube.com/shorts/3aBXD95c_Ro 実行例
23. 学員会東京北区支部 23 画像生成（専用） ことばで指示するだけで絵を描く機械学習 https://www.microsoft.com/ja-jp/edge/features/image-creator https://ideogram.ai/
24. 学員会東京北区支部 24 Japanese battle girls in Japanimation microsoft ideogram
25. 学員会東京北区支部 25 mount fuji in winter landscape microsoft ideogram
26. 学員会東京北区支部 26 Japanese trains in rice field microsoft ideogram
27. 学員会東京北区支部 27 その他の生成AI
28. 学員会東京北区支部 28 音楽生成 https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen battle field in the space
29. 学員会東京北区支部 29 動画生成その２ https://replicate.com/anotherjesse/zeroscope-v2-xl
30. 学員会東京北区支部 30 AnimateDiff（体験なし） http://cedro3.com/ai/animatediff/ best quality, masterpiece, 1girl, looking at viewer, blurry background, upper body, contemporary, dress 動画生成その3
31. 学員会東京北区支部 31 小説生成（体験なし） https://note.com/it_navi/n/ne16da8c418ce
32. 学員会東京北区支部 32 なんでこんなこと （短文を入れただけで 長文の返答を作る、 画像を作る、 動画を作る、 小説を作る） が可能になったのか？
33. 学員会東京北区支部 33 情報（意味のある） ・文字の並び（長文の返し） ・画素の並び（画像） ・画素の並びと時間変化（動画） ・文字の並び（小説） はまれ、ということが本質。
34. 学員会東京北区支部 34 １００字の「文」をたくさん作ったとする。 例えば１万文。１００字の「文字の羅列」の総数は全部ひらがなだと しても５０の１００乗なので８×１０１６９。つまり８の後に０が１６９個並ぶ。 ちなみに一兆は１の後に０が８個並ぶだけ。１６９を８で割ると２１くら いなので一兆の一兆倍の一兆倍の・・・を２１回やっただけの数。 この「ランダムな１００字の文字列」のうち「人間が読んで意味があ る」文字列（文になっている文字列）は全体のごく僅かに過ぎない。
35. 学員会東京北区支部 35 想像力をたくましくして３次元よ りずっと高次元の空間に全て の１００文字の文を配置して「意 味が似ているもの•」をまとめ ると多分「何の意味もないただ の文字列•」と別れて固まるよ うな配置が作れる（はず）。 ここに•の真ん中の「空きスペース」 に•をおくとその点は多分「まだ作ら れていない未知の意味のある文」に 対応するはず これが文の生成になる！
36. 学員会東京北区支部 36 「今日は晴れです」 「今日は雨です」 「今日は曇りです」 空きスペースに•を置くとそれは２つの文と似て いるが異なった文に対応すると考えられる。
37. 学員会東京北区支部 37 これは他のすべてに当てはまる。 ※「意味のある画像」は「各ピクセルに適当な色をラ ンダムに置いた画像」全体のごく一部。 ※「意味のある音楽」は「毎ミリ秒に適当な音を置い た音楽（つまりノイズ）」全体のごく一部。 ※「意味のある動画」は「毎ミリ秒に適当な画像を置 いた映像」全体のごく一部。
38. 学員会東京北区支部 38 つまり、文字列、画像、動画、音声、などなどについて １）（ごく一部分の）意味のある「もの」がまとまっている高 次元空間 ２）逆にこのような空間の一点を与えるとそれを文章、画 像、動画、音声に「逆変換」する関数 の２つが可能になれば自由に何かを生成するAIが作れ る。これが最近流行の生成系AIの本質。
39. 学員会東京北区支部 39 なぜ、こんなことが急に出来るようになったのか？ アルゴリズムやコンピュータの性能の向上により今ま ででは考えられないような膨大なデータを使って１）と ２）を実現できるようになった。 ChatGPTの学習量：数千億語 画像生成系AIの学習量：数十億枚 これだけの数を学習できるようになったので、１）と２） の課題が可能になった。
40. 学員会東京北区支部 40 なぜ「文章」から画像、音楽、動画がつくれるか？ 画像、動画、音楽を処理する時、それらを記述する「短い文 章」を込みで処理しておく。そうすると、「短いセンテンス」を 入れるだけで「どこ」を使えばいいか解るようになる。
41. 学員会東京北区支部 41 画像１ 「陸の戦闘」 ＋ 画像２ 「海の戦闘」 ＋ 「宇宙の戦闘」 画像３
42. 学員会東京北区支部 42 いくつかの実用例
43. 学員会東京北区支部 43 QRコードアート https://quickqr.art/
44. 学員会東京北区支部 44 コウモリの会話を理解する https://www.bbc.com/reel/video/p0fw36yv/how-artificial-intelligence-is-helping-us-talk-to-animals
45. 学員会東京北区支部 45 生成AIの今後
46. 学員会東京北区支部 46 言語、画像、音声、動画を同時に学習 →実際、人間はこれができている。 「字幕付きの映画の視聴」 をしているときは言語（字幕）、映像（映画のシーン）、音声（サウ ンドトラック）から同時に情報を取り入れて理解している。 生成AIは現状、これがある程度出来ている（未公開）。 →　Windows Copilotで可能に！
47. 学員会東京北区支部 47 この画像に写っているものを説明すると、以下のようになります。 この画像は、美しい山岳風景と前景にある湖の写真です。 湖は鮮やかな水色で、背景の山々を映しています。 山々は雪に覆われており、ギザギザした形をしています。 空は淡い青色で、ほんの少しの白い雲があります。 画像の右側には木々があり、湖と山々を枠付けています。 画像は平和で静かな雰囲気を持っています。 この画像に写っているも のを説明してください （Windows Copilot）
48. 学員会東京北区支部 48 この山の名前は？ この山の名前は、ウィスラー・マウンテンと言います1。この山はカナ ダのブリティッシュコロンビア州にあるスキーリゾートのウィスラー・ ブラッコムに所在しています。この山の元々の名前は、鉱区にちなん でロンドン・マウンテンと名付けられていましたが、1965年にウィス ラーという町の名前に合わせて変更されました。この山は、冬季オリ ンピックやパラリンピックの会場としても使用されたことがあります。 →間違い 正解：カナダ、アルバータ州のバ ンフ国立公園にあるモレーン湖
49. 学員会東京北区支部 49 Japanese InstructBLIP Alpha（体験なし） https://ja.stability.ai/blog/japanese-instructblip-alpha 画像＋質問
50. 学員会東京北区支部 50 カナダ、アルバータ州、バンフ国立公園のモレーン湖 実行環境 https://huggingface.co/spaces/stabilityai/japanese-instructblip-alpha 10/1現在停止中
51. 学員会東京北区支部 51 Neuralangelo 物体をいろんな角度から撮影した静止画からCG用の３Dモデル を作成 https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/
52. 学員会東京北区支部 52 CG用の３Dモデルとは？ 手書きのアニメと違い CGアニメは３Dモデルを 作成しないといけない。 まだ動かせるわけでは ないが静止物体の３Dモ デルが静止画から作れ るようになった。 楽園追放（アニメ） https://youtu.be/VpCcCPNyhR4
53. 学員会東京北区支部 53 追加分 追加分 音声を翻訳 https://seamless.metademolab.com/ いよいよドラえもんの翻 訳こんにゃくが現実に!?
54. 学員会東京北区支部 54 要するに最近はかなりなんでもあり になっていて何が出てきても驚けな い感じになりつつある。仕組みがわ からなくても「Aを入れてBを出力」 するようなものがデータさえあれば なんでも作れるように見える。
55. 学員会東京北区支部 55 数年から十年くらいの間に ・イラストは生成AIが作成するようになるので、これを使いこな せないイラストレーターの職は危うくなる。 ・文章の作製も同じことが言えるのでライターの仕事も同じこ とが起きる。 ・クリエーター関係が失業するわけではなく、生成AIにはでき ないことができる人間だけが生き残る。
56. 学員会東京北区支部 56 法的な規制 ・生成AIは人間が作った文章、画像や映像を「学習」して生成 しているのでオリジナルの文章、画像や映像の製作者にどう やってベネフィットを還元するかが問題（日本では世界的にみ て生成AIに有利な法改正がされているが「著作権者に著しい 被害がないこと」という保留事項があり、実際には判例を積み 重ねる必要あり。 ・世界的には多くの訴訟が起きているので今後は見通せな い。cf. google mapのストリートビュー機能、google booksの 機能。
57. 学員会東京北区支部 57 最終的には朝起きたら「こんな映画がみたいな？」と言った らそれっぽい９０分の映画を作ってもらって楽しめるように なると思う。 教育も様変わりして個別対応が可能なAIに補強された機 能（現状、間違いを教える可能性が０にはならないので完 全に丸投げは難しい）が付加される。
58. 学員会東京北区支部 58 終わりに 僕は２０２１年に機械学習の啓蒙書を出しまし た。実際に執筆したのは２０２０年の５月くらい なので生成AIについては文章と画像について ちょっと触れただけでした。まさかこんな劇的な 進歩があるとは僕は想像もしていませんでし た。なのでこの本はたった３年前の出版なのに あっという間に内容が古くなってしまいました。 今日最後に述べた今後の予想もとてもうまく当 たるかどうかはよくわかりません。 ただ劇的な社会の変化があることは間違い無 さそう。
59. 学員会東京北区支部 59 おまけ 最近出た言語生成AIの解説本（大変評判がいいです。ちょっと難 しいかもしれませんが）。
60. 学員会東京北区支部 60 追加分 追加分 さらに難しくはなるのですが数式は出て こないのでおすすめです
61. 学員会東京北区支部 61 最近出た本。 機械学習を自分で試している民間の 会社の人の本。歴史も書かれている