清風発表_増補版230520

2023年5月20日に、清風高校の高校一年生向けに発表した内容です。

Transcript

1. 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
   

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2. 問1【英語】AIは何の略か。
   英単語2語で答えよ。
   

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

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4. 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。
   

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5. 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。
   

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6. 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
   

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7. 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
   

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8. 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
   

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9. 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
   

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10. 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
    

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11. 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」
    

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12. 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
    

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13. 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
    

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14. 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」
    

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15. 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
    

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16. 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
    

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17. 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。
    

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18. 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
    

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19. 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
    

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20. 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
    

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21. 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
    

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22. 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︖
    

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23. 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
    

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24. 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
    

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25. 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
    

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

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27. 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
    

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28. 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
    

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

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

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31. 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︖︖︖
    

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32. 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
    

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33. 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
    

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34. 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
    

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35. 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
    

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36. 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
    

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37. 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」
    

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

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39. 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」
    

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40. 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」
    

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41. 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
    

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42. 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/
    

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43. 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。
    

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44. 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
    

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45. 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
    

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46. 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
    

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47. 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/
    

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48. 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
    

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49. 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。
    

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50. 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
    

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51. 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
    

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52. ×
    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）
    

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53. ×
    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
    

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54. 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
    

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

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56. 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
    

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