平成23年度大学院 Webインテリジェンス論 やまぐち たかひら 山口 高平 居室：慶應義塾大学矢上キャンパス 24-619A 内線：42673 電話：045-566-1614 FAX; 045-566-1617 メール：yamaguti@ae.keio.ac.jp Web： www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp 授業内容と授業計画，講義資料，成績評価 授業内容 人工知能に関する基本的知識を修得した後、次世代Webとして、 セマンティックWebとオントロジーに関する知識とスキルを身につける。 授業計画 ①4/19 ガイダンス，人工知能歴史 ②4/26 エキスパートシステム 5/3 休講 ③5/10 知識モデリング ④5/17 セマンティックWeb概論 ⑤5/24 RDF/RDFS ⑥5/31 RDF Graphical Tool MR3 （休講？） ⑦6/7 オントロジー言語OWL ⑧6/14 オントロジーエディター Protege ⑨6/21 セマンティックWebサービス ⑩6/28 セマンティックWebアプリケーション ⑪7/5 LOD ⑫7/12 まとめ 講義資料：ｐｐｔやｐｄｆ資料をWebに掲載 www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp 成績：レポート数回で評価 人工知能(AＩ)の歴史 １９５６年 ダートマス会議 ↑ • • • • • • • John McCarthy (LISP) Marvin Minskey （フレーム理論） Shannon （情報理論，チェス） オートマトン≠人工知能（ＡＩ） ＡＩ：人間のような知的な動作を機械にさせるには？ ＧＰＳ (General Problem Solver) 探索の研究 A*アルゴリズム １９６５年～ ＡＩの３（４）大事件 → ・導出原理：拡張三段論法J.A.Robinson 1972:Prolog処理系 1982～１９９４：第５世代コンピュータ ・ＤＥＮＤＲＡＬ:スペクトラム分析→分子構造 ファイゲンバウム（スタンフォード大学） 一つのアプリケーションにしかすぎない，汎用性 ・ピアス勧告：ＭＴは不可能 ・ファジィ理論：ｻﾞﾃﾞｰ教授 推論の時代→ Toy Problems、ＡＩ冬の時代へ 1970年代：冬の時代 ↓ 1980年代→知識工学 ↑ • ＨＰＰ：Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃｓ Programming Project 完全ではないがたいていの場合うまくいく知識や方法 • ＭＹＣＩＮプロジェクト（１９７３～１９７６） • • • • ＭＹＣＩＮ，ＴＥＩＲＥＳＩＡＳ，ＧＵＩＤＮ，ＥＭＹＣＩＮ 知識表現、知識利用、知識獲得→知識工学 There is power in the knowledge ! (1977) by Feigenbaum 1980年代→知識の時代へ エキスパートシステム，自然言語・画像・音声理 解システム，知的教育支援システム，．．． 国家プロジェクト，ＡＩハード・ソフトベンダー Machine Intelligence 過去 1956年：ダートマス会議（汎用知能，探索，チェス，定理証明） 1965年：推論（演繹）→Toy Problem 1970年代：AI冬の時代へ 1980年代 : Knowledge is Power! (ファイゲンバウム教授，スタンフォード大） 知識工学，エキスパートシステム知識表現、知識獲得，知識の利用（推論） 説明 機能 知識 ベース 推論 エンジン 知識 獲得 作業 領域 (専門家) ユーザ 対話 I/F デモ１：対話デモ（Eliza, 人工無能） デモ２：献立支援ES 1990年代：大規模データの活用 新パラダイムの誕生 ↓ • 知識獲得ボトルネック→機械学習，ニューラルネット， GA（進化計算），ベイジアンネット，データマイニング • エージェントの研究：自律，マルチエージェント • 自然言語処理：スキーマ(‘70)，文法重視(’80)からコーパス（統計）へ • DeepBlue：チェスの世界チャンピオンに勝利 カスパロフ（ロシア人）１勝２敗 DeepBlue(iBM) 1997年 512台並列処理，1秒間2億手，α-β法（量は質の変化を生む） 「毎回、対戦相手が違っていた気がする」 学習パラメータを人手により変更（MLは使っていない）→DeepBlueの振る まいが変わる でもゲームだよね．閉じた問題，整構造問題だからできるんだ • ロボットとAI:ロボカップ(1995) ，ホンダヒューマノイドASIMO (二足歩行1996), ＡＩＢＯ(1999) • 生物とＡＩ（ゲノム情報．．．） GACTTTCAGTAA…… 機能分析，バイオ特許 過去 1990年代：知識獲得ボトルネック 知識（ルール） →ESが専門家代行という過大な期待. 知識ベース開発のための知識獲得は大変だ！ 通産省：第5世代コンピュータ(1982-1994)の失敗？ →推論マシンに特化しすぎ．知識は 1990年代： 大規模知識ベース，大規模辞書プロジェクト CYC, EDR, WordNet(フリーなので現在も広く使われる） でも，あまり変化しない静的知識だけ．現実には動的知識が 多い．使えないなぁ．AIブームは完全にさめて下火へ 1997年：Deep Blueがチェス世界チャンピオンに勝利． でもゲームだよね．閉じた問題，整構造問題だからできるんだ． 2000- H/Wの進展と共にAIの成熟 データマイニング 多くの応用が生まれる ①米国ウォールマートが購入された商品分析 日曜日，既婚若者男性，購入商品組合せ 缶ビール－（？） ②10年前，日本のスーパーマーケットで， 右図の商品配置は非常識？ ※10年間のGB単価の大凡減尐傾向（不正確？） 2000年（1000円），2001年（400円），2002年（200円） 2003年（150円）， 2004年（120円)，2005年（100円） 2006年（60円） ， 2007年（50円） ， 2008年（20円） 2009年（10円） ，2010年（5円） コンピュータ将棋｢あから２０１０｣vs女流名人 知能ロボットの展開 ロボット産業 知能ロボット （サービスロボット） 産業用ロボット 工場（自動車や電 子部品など） ・溶接ロボット ・塗装ロボット ・運搬ロボット ・電子部品実装ロ ボット 期待 成熟 家庭・介護・医療など ・セラピーロボット ・コミュニケーションロ ボット ・多目的（受付・案 内・誘導など）ロ ボット ・レスキューロボット ・清掃ロボット 知能ロボットの分類 アシモ Bigdog （移動型ロボット：運動能力） http://bigdogrobotvideos.com/ アイボ パロ （ペット型ロボット：癒し） http://paro.jp/?page_id=247 コミュニケーション ロボット 石黒教授 ジェミニ （アンドロイドロボット：見た目） http://www.youtube.com/watch?v=QMEXBWJDUMk 2000- NWの進展と共にAIの成熟 • インターネットに保存されている文書量は？ １ZB？(KB, MB, GB, TB, PB, EB, ZB) http://www.emc.com/leadership/ digital-universe/expanding-digital-universe.html 自然言語処理＋高度ML 検索エンジンの高度化 TREC-QAシステム セマンティックWeb（ページの意味が分かるWebへ） 2003年 QA Challenge !(1) IBM PIQUANT • 2003～ IBM，PIQUANT(Practical Intelligent Question Answering Technology)プロジェクト ★チェスのような閉じた問題ではなく、事前に分からないクイズ に解答するという開いた悪構造問題に挑戦することがポイント 深い論理形式分析と浅い機械翻訳ベースのアプローチを統合 でも、この難しい問題にチェレンジするには、AI技術が未熟で、 マシンパワーも不足して、大きな成果はあげられずに終わる。 2007年 QA Challenge !(2) Powerset (2008年にMSが＄1億で買収) 問合せ：アルカトラズ島から逃げた囚人の数は？ Google：関連するページを表示。 答えはページを読まないと分からない Googleはページ検索エンジン Powersetは関連するページ内の文章を ハイライト→文章検索エンジン。 QAシステムといえる。 ただし、Web全体を検索するのではなく、 Wikipediaのみを検索対象。軽いオントロジー を使って、同義語、類義語を判断している様子。 正当：0回。 計14回あった脱獄計画に36人の囚人 が関わり、全員脱獄に失敗した。 新しい事柄に関するQAは、 Googleの方が上になるケースがあり、 開放性が低い、データ規模が小さい、意味処 理技術が不十分？により、この3年間、成果発 表はない。でも、急に発表があるかも？ 2011年 QA Challenge ! (3) IBM Watson ・IBM Deep Question Answering Project (ジョパディで，ワトソンがチャンピオンに挑戦して勝利） Open-Domain Question Answering PIQUANTから時代が進み，技術が成熟、マシンパワーが拡大 IBM Watsonの概要 ★大規模知識の獲得（100万冊，2億ページ） 百科事典、辞書、シソーラス、ニュース記事、著作物などを情報源。 自動的にコーパスを拡大。 ★徹底した質問文解析：LAT(Lexical Answer Type)と重要語抽出 ★突出した一つのAI技術ではなく，言語理解，情報検索，不確実性推論，仮説生成， 仮説統合とランキング、機械学習，知識表現(オントロジー），構造化データなど， 100以上の従来AI技術（20年前の技術もある）の集大成 ★精度、確信度、速度を考慮したAIインテグレーション ★計算力：並列計算による計算パワー ★汎用性：Jeopardy Challengeに特化していない。TREC QAにも適用して成功。 ★展開性： 医療、金融、行政、マーケティングにも適用可能
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