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AI研究の最前線:社会はどのように変わるだろう?/open-campus202207rev20...

Oka Natsuki
October 02, 2023

 AI研究の最前線:社会はどのように変わるだろう?/open-campus202207rev202410

1. 適切な(知的な)応答について考えてみよう:古くから使われている基本技術を例として
2. AI研究の最前線:深層学習からChatGPTまで
3. 社会はどのように変わるか
 ・AIが人を超えてもあまり変わらないのは…
 ・影響があるのは…

Oka Natsuki

October 02, 2023
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Transcript

  1. AI(人工知能) 研究の最前線 社会はどのように変わるだろう? 経営学部 岡 夏樹 宮崎産業経営大学 夏のオープンキャンパス 模擬授業 2022/7/17

    その後の技術の進展に伴い改定 2023/10/3 再改定 2024/10/1 ダウンロードするとスライド中のリンクをクリックできます
  2. 相手の意図を推定するという課題 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 × 未解決の面白い課題 〇〇の特徴を知りたい ⇒ 何と比べた特徴を見たいのか?

    (意図推定) 例:宮崎銀行の特徴を知りたい • 預金先として他の銀行と比べた特徴 • 宮崎県の他の就職先と比べた特徴 • … 一般的に多く 出現する語は 重要でない 大学HPで
  3. 大学で勉強すること 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 × 一般的に多く 出現する語は 重要でない 大学HPで

    1. 解くべき課題を発見(答 があるか分からない) 2. 解決法を考える 未解決の面白い課題 〇〇の特徴を知りたい ⇒ 何と比べた特徴を見たいのか? (意図推定) 例:宮崎銀行の特徴を知りたい • 預金先として他の銀行と比べた特徴 • 宮崎県の他の就職先と比べた特徴 • …
  4. (従来型のAIと比べた)深層学習の特徴 1. (研究者・技術者が一所懸命分析してプログラムするのでな く)何に注目したらよいかも含めてAIが学習する 2. 人と同等かそれを超える性能が出る(従来型のAIと大差) 3. 大規模化に応じて性能が上がる ⇒役に立つ ⇒これがないと競争に勝てない

    Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder Transformer Decoder 1 2 3 4 5 6 7 … 95 96 … … GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners, 2020
  5. Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning (2022) これは、月にいる2頭のテディベ

    アの写真です。 彼らは何をしているのでしょうか? 会話をしているところです。 何を使っているのでしょう? コンピュータのようです。 これは驚くべきことでしょうか? そうですね、意外です。 なぜこの絵に驚くのでしょうか? テディベアは普通、月にはいない からです。 https://www.deepl.com/translator
  6. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 言葉と画像の対応を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 無意識のうちに論理的な処理も 数学

    プログラミング 2016 翻訳 対話 キャプション生成 言葉から画像生成 2012 画像認識 自然現象の高速シミュレーション 科学的発見 2017 Transformer 基盤モデル 音声認識
  7. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 言葉と画像の対応を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 五感に拡張 内部感覚も

    無意識のうちに論理的な処理も 数学 プログラミング 2016 翻訳 対話 キャプション生成 言葉から画像生成 2012 画像認識 意識+無意識 心のモデル1&2 感情 心 自然現象の高速シミュレーション 科学的発見 説明・納得 正しさの保証 常識を獲得 素朴な物理学 2017 Transformer 基盤モデル 音声認識
  8. 深層学習以降のAI研究の流れ 画像や音声を認識 言葉の続き具合を学習 言葉と画像の対応を学習 報酬が大きくなるよう試行錯誤 意識的な処理 2016 囲碁 五感に拡張 内部感覚も

    無意識のうちに論理的な処理も 数学 プログラミング 2016 翻訳 対話 キャプション生成 言葉から画像生成 2012 画像認識 意識+無意識 心のモデル1&2 感情 心 自然現象の高速シミュレーション 科学的発見 説明・納得 正しさの保証 常識を獲得 素朴な物理学 2017 Transformer 基盤モデル 音声認識 2022 ChatGPT
  9. Take Home Message (お持ち帰りメッセージ) • AI技術の加速度的な発展 ⇒ 社会は急速に 大きく変わる •

    社会をどうしたいか、その中であなたはど うしたいか、そのためには今何をしたらい いか、今日から考え始めよう • 産経大はそれに必要な力をつけるカリキュ ラム(AI・データサイエンス系の科目も充 実)であなたを応援
  10. (参考)2024年8月のオープンキャンパス模擬授業での お持ち帰りメッセージ • AI支援 で、あなたも プログラム が書けます • 誰でもプログラムが書けると世の中 変わります

    • 近い将来、右のループ全体が自動化 されるので世の中もっと変わります • それを踏まえて、みんなが人生を 楽しめる社会 をめざそう アイ ディア 生成 プログ ラム生 成 実験 報告 評価 38
  11. 産経大の特徴を知りたい 産経大HPでの 出現頻度 産経大HPでの 出現頻度 × 面白い課題(未解決): 何と比べた特徴を見たい か推測 •

    一般のHP • 他大学のHP • 宮崎の他大学のHP • 〇〇大学と△△大学のHP • ・・・ 一般的に多く 出現する語は 重要でない 大学HPで
  12. Failure to Detect Mismatches Between Intention and Outcome in a

    Simple Decision Task (2005) TED: Do you really know why you do what you do? | Petter Johansson