松尾豊（人工知能AI研究者）の結婚や経歴は？ディープラーニングとは

2018年12月9日 2018年12月13日

Cosmic jive

松尾豊ってご存知ですか？

東大を出て、現在は東大で准教授をしている凄い人なんです。
そして、日本における人工知能AI研究の第一人者なんです。

日本の人工知能AI研究を引っ張って行ってくれる、
今後日本で最も期待できる人材の一人です。

今回はそんな天才、松尾豊に迫ってみたいと思います。

Contents

1 松尾豊プロフィール
2 ディープラーニングとは
3 第3次AIブームとは
4 ディープラーニングが可能にすること
5 ディープラーニングの次にあるもの
6 松尾豊は結婚しているの？
7 まとめ

松尾豊プロフィール

生年月日　1975年生まれ
出身地　　香川県出身
高校　　　　香川県立丸亀高等学校卒業
大学　　　　東京大学大学院工学系研究科卒業
所属機関　東京大学大学院工学系研究科にて研究中
学位　　　　博士
専門分野　人工知能、ウェブ工学、ソーシャルメディア分析

松尾豊の職歴

産業技術総合研究所研究員（2002年4月）
スタンフォード大学言語情報研究センター(CSLI) 客員研究員（2005年8月）
東京大学大学院工学系研究科准教授（2007年10月）
東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻特任准教授（2014年4月）

【新着記事】【東京大学大学院工学系研究科特任准教授松尾豊さん】スーツオブザイヤー2018受賞者インタビュー - https://t.co/Oidd0e2x8w pic.twitter.com/pWBp3UpQZx

— AINOW編集部【AI専門メディア】 (@AINOW_ai) 2018年12月7日

ディープラーニングとは

ここ数年、人工知能AIはかなり興味深い時代に差し掛かっていると、
東京大学大学院工学系研究科の松尾豊は語ります。

松尾豊は人工知能についてずっと研究をしてきているのです。

完璧な人工知能を本当に作ることができるのかという疑問があります。
実際に多くの研究者たちは、完璧な人工知能を作ることはできないと考えてきました。

ただこの考えは極論ではありますが、「間違いである」と松尾豊は考えています。

というのは、人間の脳も化学変化と電気信号によって機能しています。
つまり原理原則として、コンピュータでも再現可能なのです。

では、なぜこれまでの研究者たちは人工知能ができないと考えていたのか？
そしてそれがどうして今はできると考える研究者が増えてきたのでしょうか？

その答えは、「ディープラーニング（深層学習）」だというのです。

ディープラーニングの革命的な点は、人間の手を借りずに機械だけで、
人間の知覚メカニズムを再現できることなのです。

人工知能のフィールドでは、第3次AIブームに直面していると松尾豊は語っています。

第3次AIブームとは

2000年代後半から第3次AIブームに入ったと松尾豊は言っています。

第3次AIブームの特徴は2つあります。
それは「機械学習」と「表現学習」なのです。

機械学習とは
人間の持つ学習能力と同じような機能を、コンピュータで再現しようとする技術です。

この機械学習が難しいのは変数の設計にあります。
きちんとした変数データをコンピュータに組み込めば、
その人口知能は高い学習成果を挙げることができます。

しかし、この「変数の設計」という作業を人間が行うので、
おかしな変数を組み込んでしまうと、精度が低くなってしまうのです。

これまでの人工知能の歴史から判断して松尾豊は、
「常に同じ問題を抱えていた」と主張しています。

それは「データから、きちんとした表現を書けない」という問題だったのです。

つまり、完璧な人工知能壁への壁は、
きちんとした表現を獲得する壁だったのです。

【読了】『人工知能とは (監修:人工知能学会)』松尾豊 ☆2 https://t.co/JxpJqopGqE

— △ (@thankaku) 2018年12月9日

ディープラーニングが可能にすること

そこに救世主のように登場したのが、ディープラーニングなのです。
ディープラーニングの特徴を一言で言い表すと、
「何を表現すべきかということを、データを基にコンピュータに自動で獲得させる」
ということなのです。

例として、コンピュータに「3」という数字を入力します。

その後に、何度も繰り返し「3」という数字を入力することで、
コンピュータが「3」という数字を判別できるようにします。

最終的には自動的に「3」という抽象化ができるようになるのです。

これが、ディープラーニングの最も優れた点なのです。
実際、AIに画像を認識させる競争では、
ディープラーニングを用いた研究が勝利を収めています。

しかしディープラーニングのやり方自体は昔から存在していました。

しかし、これまでのコンピュータでは
技術的にこの機能を備えることができなかったのですが、
現在のコンピュータの性能と機能をもってして、
やっと備えることができるようになったのです。

このように松尾は指摘しています。

ディープラーニングの次にあるもの

明るい兆しが見えてきたのはよいのですが、
人工知能の実現に向けて多くのハードルがまだまだ残されているのも事実なのです。

現段階においては、画像、音声やセンサーなどの
感覚の抽象化の実験が行われています。

将来的には、AIが言語を理解できるようになる可能性があります。
そうなってくるとAIがニュースの意味を分かるようになります。

ニュースの内容が理解できれば、
現在何が起こっていて、次に何が起きるのかなど、
ある程度の予測をAIができるようになると、松尾は言っています。

シンギュラリティ（技術的特異点）とは、コンピュータが人間の知能を超える点のことです。
多くの研究者が、2045年頃にその日が来るであろうと予測しています。

松尾もこの日が来るのは確実であると考えています。

上の年代の人たちが「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し理解しない、若い人には頭が良くて先を読むのがうまい人がいっぱいいるが力を持っていない、と。なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか　東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因” https://t.co/s8t8uu8V4j @YahooNewsTopics

— Hiroshi Yamaguchi (@HYamaguchi) 2018年9月20日