cs-5. 人工知能でできること，人工知能による社会の変化

cs-5. 人工知能の基本 （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 1

• https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html

アウトライン • 人工知能とは • 人工知能でできること • 人工知能による合成 • 人工知能の種類 • 人工知能とコンピュータ • 人工知能の現状 • 人工知能の歴史 • 人工知能による社会の変化 2

5-2 人工知能とは （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 3

人工知能 人工知能は，コンピュータが，知的な能力を持つこと • 知能 • 知識 • 学習 4

人工知能の応用例 顔検知、顔識別 合成 画像のセグメンテーション Webブラウザで翻訳を行う Mate Translate (Web ブラウザ Firefox のアドオン) 5

5-3 人工知能でできること （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 6

いまの人工知能 (AI) で、できること • 知識表現，知識の処理 • 人間の言葉に関する処理（自然言語処理） • 認識や推論 • • • • 分類 音声認識 （人の声を「文字」化する） 物体検知，物体識別 （画像の中から、「もの」を見つける） 顔認識 • 合成 • 創作 • 欠損の補充 • 翻訳 種々の技術がオンラインで公開されており， 自分のパソコンで試すこともできるように． 7

画像分類を行うオンラインサービス Web ブラウザで動く 元画像 画像分類の結果 URL：https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop 8

• https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop

人や自転車などの，オブジェクトの発見・検知 元画像 人工知能による読み取り結果 (DeepLabv3+ を使用) • 人間の「目」の一部機能をコンピュータで再現． 画像の中のオブジェクトを，人工知能が発見・検知 9

自動でのぼかし 人工知能は，手や顔を自動でぼかし，プライバシ保持など に役立てることができるようになってきた 10 （HypoX64/DeepMosaics を使用）

群衆の数のカウントと人数の把握 元画像 人工知能による結果 (FIDTM を使用) 11

車両の発見・検知 人工知能は，車両の場所と向き（前なのか後ろなのか）を素早 く発見できるようになってきた （Dlib を使用） 12

顔，顔のパーツの読み取り 元画像 • 一部隠れていても，顔の 自動判別ができるようになった • 顔のパーツから，性別，年齢， 表情，顔の動きを読み取れる 人工知能での処理結果 （Dlib を使用） 13

同一人物かの判定 人工知能は，この２つを同一人物だと 判定できる能力を持つ (ageitgey/face_recognition による) 14

目の動きの読み取り 人工知能による読み取り結果 （Pupil Tracker を使用） 15

人体のモーションキャプチャ • 写真やビデオから，人体の姿勢を読み取り 16

写真からの顔の３次元化 人工知能による読み取り結果 （3DFFA を使用） 17

複数写真からの３次元再構成 • あるオブジェクトをさまざまな方向から撮影した 写真（数十枚以上）をコンピュータ処理して、立 体データを作る オブジェクトを様々な方向 から撮影 コンピュータでの処理によ り、３次元データを得る 18

人間の言葉の理解（単語，品詞など） 白い雲と青い空が美しい の解析例 19

翻訳を行うオンラインサービス Web ブラウザで動く DeepL の URL: https://www.deepl.com/ja/translator 20

知識表現とプログラミング human(hanako). human(taro). think(X) :- human(X). Prolog プログラム コンピュータが 推論を行い， その答えを得る 21

まとめ • 人工知能は，実世界を読み取り，見張り，発見，認識， 分類などを精度よく，高速にできるようになった • 人間の作業を肩代わりできる，人間の能力を超えつつあ るという考え方も 22

5-4 人工知能による合成 （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 23

GAN （敵対性生成ネットワーク）のニュース • 実在しない人間の顔画像を生成 tl-GAN, https://docs.google.com/presentation/d/1OpcYLBVpUF1LwwPHu_CyKjXqXD0oRwBoGP2peSCrSA/edit#slide=id.g4551faa5ed_0_208 より • 色分け図や線画をリアルに変換 Video-to-Video Synthesis, https://www.youtube.com/watch?v=S1OwOd-war8 より 24

• https://www.youtube.com/watch?v=S1OwOd-war8
• https://docs.google.com/presentation/d/1OpcYLBVpUF1L-wwPHu_CyKjXqXD0oRwBoGP2peSCrSA/edit

GAN を利用したオンラインのデモサイト • どちらが実在で，どちらがフェイクかのクイズを 行うオンラインのサイト https://www.whichfaceisreal.com/ 実在 （デモサイト） フェイク 25

• https://www.whichfaceisreal.com/

GAN を利用したオンラインのデモサイト Waifu Labs • Waifu Labs の URL: https://waifulabs.com/ （デモサイト） • 人工知能が二次元イラストを生成 選択画面 選択画面 選択画面 生成された 画像 26

• https://waifulabs.com/

人間の下書きを，人工知能が清書する 人工知能が，元の情報を保ったまま人間のイラストを清書す る AutoDraw 人間がイラストを描く コンピュータが候補を出す 完成 URL: https://www.autodraw.com/ 27

① ウェブブラウザで次の URL を開く https://www.autodraw.com/ ②「Start Drawing」をクリック 28

• https://www.autodraw.com/

③ 描きたいものをざっくり描く https://www.autodraw.com/ ④上のメニューに候補が出るのでクリック 29

• https://www.autodraw.com/

人工知能で，スケッチを増やすサイト https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo ① スクロールして、 下の方の「Variational Auto-Encoder」を探す ② 「Variational AutoEncoder Demo」をクリック 30

• https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo

start over 始めから 種類を 選べる auto-encode スケッチ生成 31

「手書き」の絵に合うように，猫の画像を人工知能が 描く 32

人工知能で猫を描くサイト ① Web ブラウザで次の URL を開く ② http://affinelayer.com/pixsrv/index.html 「edges2cats」を探す 33

• http://affinelayer.com/pixsrv/index.html

③ 「Clear」をクリックして消す ④ 猫を手書きして「process」をクリック 34

フェイクビデオ ＋ 写真 → ビデオ 人工知能により 合成されたビデオ 35

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まとめ • 人工知能は，合成，清書，翻訳の能力を持つようになっ た • 「写真で見たから，それが真実だ」と言い切っても大丈 夫でしょうか？ • 自動翻訳できるからこそ，外国語の学びはさらに重要に なってきたという考え方も • 人間がアイデアを出し，人工知能が実行する（人間がク リエイティブであるために，人工知能が助ける）という 37 考え方も

5-5 人工知能の種類 （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 38

人工知能の種類 機械学習 学習による上達の能力を 持つ人工知能 人工知能 知的な IT システム ルールや知識を人間が書いた 人工知能 39

機械学習のメリット，デメリット 機械学習 学習による上達の能力を 持つ人工知能 メリット 「ルールや知識を，人 間がプログラムで書か ねばならないことの限 界を突破 デメリット 学習不足，過学習， などの注意点がある． 完璧に学習が成功する わけではない． 知的な IT システム ルールや知識を人間が書いた 人工知能 40

5-5 人工知能とコンピュータ （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 41

知的な IT システムの例 コンピュータはプログラムで動く ６の小部屋．３回動くとどこに たどり着くか 解くためのプログラム 上下左右に 動くことができる というルールを プログラム化 得られた結果（抜粋） 42

機械学習の例 コンピュータはプログラムで動く． 学習に使用するデータ （抜粋） プログラム データを用いて学習を行う 学習ののち，画像分類を行う 得られた結果 43

5-6 人工知能の現状 （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 44

① 人工知能の利用での注意点 人工知能を使うときも，思い込みを疑い，根拠を確認するこ とが大切． 《思い込みの例》 • 「人工知能だから，１００％正解」 • 「人工知能の能力は，必ず，人間を上回る」 • 「人工知能に，すべてを任せても大丈夫」 人工知能は，知的な IT システムのプログラムや機械学習で 動く．間違った結果を出すこともある．万能ではない． 45

② 技術は急激に進歩する • いまの人工知能 (AI) は発展途上． • 今後も，進歩を続ける • 機械学習は，データを用いた学習による上達という能力を 持つ • 今後も，データは増え，機械学習による上達は続く

③ 人工知能 (AI) は，雇用を失わせる可能 性が高い 工業用ロボットにより， 1990年から 2007年の間に，米国で 67万人の雇用が失わ れた という調査結果も (米国・国家経済研究局) ◆ 超高失業率時代の到来？ （働きたくても，仕事が全くない） それとも ◆ 人々が「生活」のためでなく 「喜び」のために働く時代の到来？ 47

5-7 人工知能の歴史 （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 48

コンピュータと人工知能 (AI) の歴史 • １９５０年代 コンピュータの誕生 人間よりもはるかに高速，正確な計算能力 人工知能の技術も芽生え始める • １９８０年代 コンピュータはパーソナルなものへ ワープロ，表計算，グラフィックスなど， • １９９０年代 インターネットの普及開始 コミュニケーション，知識の蓄積と流通，情報発信 • ２０１０年代 機械学習が進展 人工知能の知的能力が人間を超えるとも 言われるようになってきた 49

5-8 人工知能による社会の変化 （コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html 金子邦彦 50

人工知能 (AI) による革命 1950年より進行 《新技術の創出》 高性能コンピュータ，機械による学習，人工知能 《社会全体への波及効果》 ・体系化可能な職業は機械により自動化 ・データが価値を持つ ・新産業分野の創出 《生活，文化の変化》 富の分配，余暇，生活・文化の在り方に大きな変容が予 想される 51

体系化可能な職業の例 • 事務（一般，医療事務，学校事務，行政事務，経理事務，人事事務，貿易事務， 保険事務，郵便事務） • 製造，組み立て，仕上げ（通信機器組み立て，NC旋盤，加工紙，カメラ組み立て， 機械木工，金属加工，金属製品検査，金属研磨，金属プレス，ゴム製造，梱包， 自動車組み立て，建築作業，水産ねり製品，石油製品，製パン，製粉，製本，プ ラスチック製品成型，めっき，めん類製造） • 窓口（銀行窓口，駅窓口，貸付，クリーニング取り次ぎ，日用品修理，包装作業， ホテル接客，有料道路料金収受，レンタカー，コールセンター） • 保守作業（石油精製，コンピュータ，発電所，プロセス製版，ボイラー） • 設備維持管理（マンション管理，警備，検針，駐車場，道路管理，ビル清掃，列 車清掃） • 販売（レジ，小売りでのセールス，出荷，発送，清涼飲料ルートセールス．宝く じ） • 運転運搬（トラック，タクシー，宅配，産業廃棄物，新聞配達，電車，路線バス， 郵便仕分け） • その他，給食調理，測量 調査レポート：When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts 野村総合研究所は，6「人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業」 52

ベーシックインカムのニュース 人工知能 (AI) ＋ロボットにできない仕事は減る 業態は構造転換する 自動運転車の登場 → 運送業の構造転換 働くかどうかにかかわらず所得を最低保証する「ベーシッ クインカム」の導入を各国政府は検討しなければならない だろう と述べる識者も 53

まとめ ① 「人工知能が，人間よりも，上手に，安価に仕事がで きるようになる」とも真剣に考えらえるようになった ② 「高度に発達した人工知能は脅威になる」と言われる ほどであるが，本当にそうなのか，その根拠を自分で調 べ，自分で考察するなど，自分で考え抜くことは大切で ある． ③ 「人間がよりクリエイティブになるために人工知能を 使う」，「人と人工知能とロボットが協働する」など， 社会の変化は必然であろう． 54

演習 各自で試す • 画像分類 https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop • 翻訳 DeepL https://www.deepl.com/ja/translator • 顔画像で，どちらが実在で，どちらがフェイクかのクイズを行う https://www.whichfaceisreal.com/ • GAN を利用したオンラインのデモ Waifu Labs https://waifulabs.com/ • 人間の下書きを，人工知能が清書する https://www.autodraw.com/ • 人工知能で，スケッチを増やす スクロールして，「Variational Auto-Encoder」のところ https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo • 人工知能で猫を描く 「edges2cats」のところ http://affinelayer.com/pixsrv/index.html 55

• https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop
• https://www.deepl.com/ja/translator
• https://www.whichfaceisreal.com/
• https://waifulabs.com/
• https://www.autodraw.com/
• https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo
• http://affinelayer.com/pixsrv/index.html