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清風発表_増補版230520

 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。

Yuya Ohbayashi

May 20, 2023
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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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