７月３１日、マルレク第二回聞いてきた！のでメモ
はじめに
・ディープラーニングから５年
・歴史大事
・２０世紀から（かなり前から）人工知能
→いろんな試行錯誤
・ディープラーニング：ぱーせぷトロンの子孫
・２１世紀にはいって１０数年
人工知能：新しい条件→検索：これからＡＩ技術で大事
・いろんな方法：多様
→人間の知的能力は複雑
・限界：いつかは説かれる→でも人間の限界がある
→われわれは何ができて、何ができないのか？
・あじゃんだ
ＰＡＲＴ１：２０世紀（過去）
・チューリングとチョムスキー
機械は考えることができるか
チョムスキー：チャーチ・チューリングを文法に
→同じ考え
・１９５０チューリング
機械は考えることができるか
→むしろ、信念の問題
チョムスキー：我々はどういう生物か？
世の中には謎がある
・予想される反対論「神学的反対論」
・デカルトがチューリングテストと同じようなことを言っている
機械：ボトムアップ
→自由に言語を扱う人間の機械はできない 万能理性
・チューリングが想定したチューリングテスト
・当時は、機械が思想するなんて誰も考えなかった
→チューリング ５０年後は語ることができるようになるだろう
６０年たった今：あたりまえ
→サイモン
・１９５５ ちょむすきー 生成文法
論理主義嫌い：言語の独自性
１９５２：機械翻訳 Ba-hilleの試作
言語の３つのモデル
type-0
type-1
type-2
LR
LL
生成変形文法
チョムスキーは理論が変わる
シンタックスとセマンティックは違う
・Speech Recognition Grammar Specification Ver 1.0
→チャットボットの元
言語観の貧困
・サイモンの楽観論
経験論：失敗する
チョムスキー：Ｓ－Ｒの行動心理学を批判
１９５７年 サイモンの予言
あやしげなおじさん？→そんなことない
ノーベル経済学賞、チューリング賞をとっている
サイモンのLogical Theorist
General Problem Solver（ＧＰＳ）
経験論→学習フレームワークが一般的
迷路をネズミが解いた→じゃあ、数学は解けるのか？
ＥＰＡＭ：知覚
知覚とメモリー：実現する手段がなかった
ＬＴの限界
命題論理の定理証明
・数学でのコンピューター利用
４色問題のコンピューターによる解決
Univalent Theoryのcoq利用
Ｅ８：人間の手では負えない
人工知能技術をどうとらえるか？
機械と人間が一緒になって何ができるか？
・ぱーせぷトロン
・１９５８パーセプトロン
形式ニューロン；１９４３からある
６０年代爆発的
中身シンプル（１層しかない）
ミンスキー
線形分離可能なものしか
福島
コグニトロン、ネオコグニトロン
・論理的推論の機械での実行
Prolog,GHC
Coqの基礎
ロビンソン
・人工知能に対する懐疑論
石田晴久の全否定→４０年たって、間違っているといえる
何べんも起きている
ホフスタッターの皮肉「テスラーの定理」
・ミンスキーのフレーム理論
フレーム：知識表現のフレームワークのこと
ルールベースの源流
機械と人間：同じかもでも言語持っている
かーつワイル：ミンスキーの信奉者
フレーム：ノードと関係のネットワーク
論理的推論ベースのアプローチはうまく働かない
・エキスパートシステム
知識ベースと推論エンジン→普及した
ＭＹＣＩＮ
自然言語インターフェースの構想
・１９８２ 第五世代コンピューター
推論エンジンと知識ベース
ほんとにやりたかったことは、並列コンピューターを作りたかった
GHC
リスト処理
１９９２年に終わる：５４０億 ＩＣＯＴ
・ＰＤＰ(Parallel Distributed Processing）・Connectionism
人間の脳は並列で分散
こねくしょにずむ
ニューロンの結合状態が大事
Ｐａｒｔ２現在
・大規模分散システムと検索技術
・２００１ セマンティックＷｅｂ
三つ組み→ＲＤＦ（エンティティモデル）
オントロジー、たくそのみー
２００４年 Ｇｏｏｇｌｅ
ラリーペイジの人工知能観：知能は検索
２０１１年 ＩＢＭ ワトソン
検索している
２０１２年 Ｆａｃｅｂｏｏｋ
２０１１年 Schema.org
２０１２年 Google
Ｅｎｔｉｔｙは階層を持つ
Thingは「もの」よりも広い概念
Word.net
・Ｇｏｏｇｌｅ Ｎｏｗができること
２つのパターン
マシンでできる命令
マシン外の情報の検索
→グラフ検索：エンティティを見つける
あるドメインでは有効
でもほかに有効かは？
中でおじさんがシナリオ書いていたという
人工無能とおなじになってしまう。
・言語学の新しい展開
計算システムとして言語能力を再構築
１９９５ minimalist Program
Language = Interfaces + Recursion
計算システムとしての言語能力
計算システムとしての言語能力
普遍文法をボトムアップで構築する
マージという一つの操作
機能的なプロセスとしての表現の導出
内的言語 I-Language
感覚・運動インターフェース：Phonetic form
概念・思考インターフェース：Logicaol form
プリンシパルパラメーター
枠組みは決まっていて、スイッチが入る
スイッチで特徴が決まる
レキシカルアイテム→マージ
コンピューター向きではある
我々はどんな生き物？
・ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
技術史上まれなパラダイムシフト
ＩＥＥＥ ２０１０ 人工知能の殿堂
ディープラーニングの３人に１人も入っていない
→たった２年の違い
・人工知能の現在
・ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇの最前線
Ｇｏｏｇｌｅ機械翻訳
ＤＮＣ
→人間の言語能力
Google VS Amazonの戦いは迫っている？
（ボイスアシスタント市場で）
機械翻訳
以前のGoogle翻訳ＰＢＭＴ
現在のGoogle翻訳ＧＮＭＴ
Part3 未来展望
・Realとは何か
主観がたくさん→客観が生まれる
Oculus Connect 2016
主観的観念論とかははやりそう
・感覚能力の外的拡大
人間の感覚能力の拡大
顕微鏡、望遠鏡
レントゲン、ＣＴ，ＭＲＩ
ガスクロマトグラフィー
人間の脳：身近なものを見るようにしか、対応していない
→天体
機械が人間の感覚能力の拡大を可能とした
われわれ＝人間の感覚器官
・認識能力の数学的認識による拡大
数学的認識の誕生と発展
バビロニアの数学
科学革命
累積的知→ロボットにできるか？
でも、ロボットなしにできる？
・人工知能研究のパースペクティブ
多方面からのアプローチ
知識検索
数学的
言語能力
感覚能力・自律的運動能力
・課題
感覚運動外界の把握
言語能力認識の飛躍
文字による知識の集積
数学的・科学的
・今後
言語研究者とＡＩ研究者
Ｃｏｑ、ＡＧＤＡ「証明支援システム」
はじめに
・ディープラーニングから５年
・歴史大事
・２０世紀から（かなり前から）人工知能
→いろんな試行錯誤
・ディープラーニング：ぱーせぷトロンの子孫
・２１世紀にはいって１０数年
人工知能：新しい条件→検索：これからＡＩ技術で大事
・いろんな方法：多様
→人間の知的能力は複雑
・限界：いつかは説かれる→でも人間の限界がある
→われわれは何ができて、何ができないのか？
・あじゃんだ
ＰＡＲＴ１：２０世紀（過去）
・チューリングとチョムスキー
機械は考えることができるか
チョムスキー：チャーチ・チューリングを文法に
→同じ考え
・１９５０チューリング
機械は考えることができるか
→むしろ、信念の問題
チョムスキー：我々はどういう生物か？
世の中には謎がある
・予想される反対論「神学的反対論」
・デカルトがチューリングテストと同じようなことを言っている
機械：ボトムアップ
→自由に言語を扱う人間の機械はできない 万能理性
・チューリングが想定したチューリングテスト
・当時は、機械が思想するなんて誰も考えなかった
→チューリング ５０年後は語ることができるようになるだろう
６０年たった今：あたりまえ
→サイモン
・１９５５ ちょむすきー 生成文法
論理主義嫌い：言語の独自性
１９５２：機械翻訳 Ba-hilleの試作
言語の３つのモデル
type-0
type-1
type-2
LR
LL
生成変形文法
チョムスキーは理論が変わる
シンタックスとセマンティックは違う
・Speech Recognition Grammar Specification Ver 1.0
→チャットボットの元
言語観の貧困
・サイモンの楽観論
経験論：失敗する
チョムスキー：Ｓ－Ｒの行動心理学を批判
１９５７年 サイモンの予言
あやしげなおじさん？→そんなことない
ノーベル経済学賞、チューリング賞をとっている
サイモンのLogical Theorist
General Problem Solver（ＧＰＳ）
経験論→学習フレームワークが一般的
迷路をネズミが解いた→じゃあ、数学は解けるのか？
ＥＰＡＭ：知覚
知覚とメモリー：実現する手段がなかった
ＬＴの限界
命題論理の定理証明
・数学でのコンピューター利用
４色問題のコンピューターによる解決
Univalent Theoryのcoq利用
Ｅ８：人間の手では負えない
人工知能技術をどうとらえるか？
機械と人間が一緒になって何ができるか？
・ぱーせぷトロン
・１９５８パーセプトロン
形式ニューロン；１９４３からある
６０年代爆発的
中身シンプル（１層しかない）
ミンスキー
線形分離可能なものしか
福島
コグニトロン、ネオコグニトロン
・論理的推論の機械での実行
Prolog,GHC
Coqの基礎
ロビンソン
・人工知能に対する懐疑論
石田晴久の全否定→４０年たって、間違っているといえる
何べんも起きている
ホフスタッターの皮肉「テスラーの定理」
・ミンスキーのフレーム理論
フレーム：知識表現のフレームワークのこと
ルールベースの源流
機械と人間：同じかもでも言語持っている
かーつワイル：ミンスキーの信奉者
フレーム：ノードと関係のネットワーク
論理的推論ベースのアプローチはうまく働かない
・エキスパートシステム
知識ベースと推論エンジン→普及した
ＭＹＣＩＮ
自然言語インターフェースの構想
・１９８２ 第五世代コンピューター
推論エンジンと知識ベース
ほんとにやりたかったことは、並列コンピューターを作りたかった
GHC
リスト処理
１９９２年に終わる：５４０億 ＩＣＯＴ
・ＰＤＰ(Parallel Distributed Processing）・Connectionism
人間の脳は並列で分散
こねくしょにずむ
ニューロンの結合状態が大事
Ｐａｒｔ２現在
・大規模分散システムと検索技術
・２００１ セマンティックＷｅｂ
三つ組み→ＲＤＦ（エンティティモデル）
オントロジー、たくそのみー
２００４年 Ｇｏｏｇｌｅ
ラリーペイジの人工知能観：知能は検索
２０１１年 ＩＢＭ ワトソン
検索している
２０１２年 Ｆａｃｅｂｏｏｋ
２０１１年 Schema.org
２０１２年 Google
Ｅｎｔｉｔｙは階層を持つ
Thingは「もの」よりも広い概念
Word.net
・Ｇｏｏｇｌｅ Ｎｏｗができること
２つのパターン
マシンでできる命令
マシン外の情報の検索
→グラフ検索：エンティティを見つける
あるドメインでは有効
でもほかに有効かは？
中でおじさんがシナリオ書いていたという
人工無能とおなじになってしまう。
・言語学の新しい展開
計算システムとして言語能力を再構築
１９９５ minimalist Program
Language = Interfaces + Recursion
計算システムとしての言語能力
計算システムとしての言語能力
普遍文法をボトムアップで構築する
マージという一つの操作
機能的なプロセスとしての表現の導出
内的言語 I-Language
感覚・運動インターフェース：Phonetic form
概念・思考インターフェース：Logicaol form
プリンシパルパラメーター
枠組みは決まっていて、スイッチが入る
スイッチで特徴が決まる
レキシカルアイテム→マージ
コンピューター向きではある
我々はどんな生き物？
・ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
技術史上まれなパラダイムシフト
ＩＥＥＥ ２０１０ 人工知能の殿堂
ディープラーニングの３人に１人も入っていない
→たった２年の違い
・人工知能の現在
・ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇの最前線
Ｇｏｏｇｌｅ機械翻訳
ＤＮＣ
→人間の言語能力
Google VS Amazonの戦いは迫っている？
（ボイスアシスタント市場で）
機械翻訳
以前のGoogle翻訳ＰＢＭＴ
現在のGoogle翻訳ＧＮＭＴ
Part3 未来展望
・Realとは何か
主観がたくさん→客観が生まれる
Oculus Connect 2016
主観的観念論とかははやりそう
・感覚能力の外的拡大
人間の感覚能力の拡大
顕微鏡、望遠鏡
レントゲン、ＣＴ，ＭＲＩ
ガスクロマトグラフィー
人間の脳：身近なものを見るようにしか、対応していない
→天体
機械が人間の感覚能力の拡大を可能とした
われわれ＝人間の感覚器官
・認識能力の数学的認識による拡大
数学的認識の誕生と発展
バビロニアの数学
科学革命
累積的知→ロボットにできるか？
でも、ロボットなしにできる？
・人工知能研究のパースペクティブ
多方面からのアプローチ
知識検索
数学的
言語能力
感覚能力・自律的運動能力
・課題
感覚運動外界の把握
言語能力認識の飛躍
文字による知識の集積
数学的・科学的
・今後
言語研究者とＡＩ研究者
Ｃｏｑ、ＡＧＤＡ「証明支援システム」
アクセス
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ランキング
