しましま/人工知能学会全国大会2019
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* 人工知能学会第33回全国大会 [#tdd4c6ba]
このページはしましまが[[人工知能学会全国大会2019>人工知能...
- ホームページ: http://ai-gakkai.or.jp/jsai2019/
- 日時:2019年6月4日(火)〜 6月7日(金)
- 会場:朱鷺メッセ(新潟県新潟市)
#contents
* 6月4日 (火) 1日目 [#i0679778]
* [1A1-PS-1] 社会を変革する人工知能の広がりとチャレンジ [...
浦本 直彦1,2(1. 人工知能学会 会長、2. 三菱ケミカルホール...
- 人工知能研究:1956-1974 探索推論,1980-1990 エキスパー...
- アルゴリズム,大量データ,計算機能力 → 現在の人工知能技...
- 今回の人工ブームの特徴:デジタル変革の波,データ主導,...
- 2012−19 の全国大会のタイトル分析
-- 深層学習,転移学習,CNNなどは延びているが,可視化やグ...
- Gartner 人工知能の幻滅期へ 2018年10月
- 他の技術はどうだったか
-- 機械翻訳:文章理解・多義性 → 統計翻訳で向上
-- Webサービス:業務プロセスの変革はできなかった → マイク...
-- クラウドコンピューティング:自分でコントロールできない...
-- IoT,ブロックチェーン:現在まだ奮闘中
-- 結局生き残ってるのでAIも残るだろう
- データドリブン → 価値を生み出すところに価値がある
-- 演繹的 → 帰納的,還元主義→全体主義,自動的なマッチング...
- 考えるべきこと:ビジネス価値の創出,技術そのものの発展...
- ビジネスの例:素材プロセス産業での活用例
-- サプライチェーン:購買 → 製造 → 在庫 → 配送(各段階で...
-- 演繹:モデル化・シミュレーション → 帰納:データからの...
--- 学習の限界:過去にない事象は予測できない,必ずしも最...
-- プラントの異常検知:年に数回の異常 → データが少ない → ...
-- フィルルムの品質検査:画像診断 → 複数の機械学習手法を...
-- プラント運用の知識継承:テキストマイニングによる知恵の...
- マテリアルズインフォマティクス
-- 新素材の開発:順問題(化学構造 → 物性)→ 逆問題(物性...
-- 構造と物性の関係,構造の余録,文献の自動解析
- 現実的な課題
-- 問題点:データにない状況の予測,解釈するのが難しい(説...
- データ分析プロジェクトの手順(CRISP-DM)課題の理解 → デ...
-- ビッグデータは実際にはない,適切なアルゴリズムよりも深...
-- Andrew Ng:小さい成功を収められるか,規模は適切か,業...
- 課題に対する研究
-- 起こってないこと → 強化学習,説明 → 説明可能なAI,デー...
- 知識化・知恵化に向けて:DIKWモデル
-- データ(観測事実) → 情報(5Wの抽出) → 知識(ノウハウ...
- 社会変革
-- 技術が複雑化し,人間の認知能力を超え始めている.ソフト...
-- 人間と違う誤分類のしかたをする:data poisoning,securi...
--- 訓練データに安全対策が必要になるのでは?
-- 倫理指針:IEEE EAD,人工知能学会 倫理委員会
-- 人材育成
- 人工知能技術を活用した価値の創出:ビジネス的な価値,社...
* [1A2-KS-1] AI研究に自由はあるか? 〜AI倫理をめぐる世界...
- http://ai-elsi.org/archives/758
- 研究の自由
-- 優生学は現状では学問としてゆるされていない,名古屋議定...
-- → 社会的な制限がいろいろ加わっている
AI研究に自由はあるか?
中川 裕志
- ミクロ→Yes,マクロ→No
- 倫理指針が幾つも出されている:FLI Asiloma 23原則,IEEE ...
- 人権,公平性,法令遵守,プライバシ,安全性,幸福はどれ...
- AI倫理の実装
-- (透明性)(説明可能性→理解可能性)→アカウンタビリティ...
-- 理解可能性は専門家だけでなく,一般の人も分からないとい...
-- アカウンタビリティーは説明だけでなく,補償の手段
-- → トラスト:よく分からないけど信用するから使う
- GDPR22条:自動決定に対して服さなくてよい権利
-- 例:アカウントの凍結などの問題
- 残された問題
-- トラストする対象:組織(情報銀行,ITサービス企業),人...
- 人工知能の代理エージェント:複雑な世の中に対応する代理...
-- Digital Persona:妊娠から墓場まで
--- 出生前の胎児の状態や,死後の情報の扱いなどもあるが,...
- 悪用・誤用対策:結論への経路を明らかにする仕組み
- AI社会原則:人間中心,教育・リテラシー,プライバシー確...
-- 国家や企業によるモノポリーに対する警戒
- トラスト:Lawful,Ethical,技術的にRobust → 人間主導,...
- OECD勧告:法的拘束力はないが,プライバシ法制ではOECD勧...
-- 政策目標がある.デジタルエコシステム,policy environme...
大澤 正彦
- ヒューマン・エージェント・インタラクション:人工物を道...
-- 多くの交流活動
諏訪 正樹
- 人と機械の関係性:人の役割を代替 → 人との協同(分担) →
-- 卓球ロボ フォルフェウス:人間に勝つのではなく,人間の...
- センサー分野:ブラックボックスの定義は不定
-- 第一歩は,予測不能になることの予測可能性
-- 入力を人間と共有する
- 人工知能をとりまく人間同士の関係:中間生成物の所有権など
葭田貴子(よしだ)
- 人間中心設計
-- X線画像診断 → 人間の認知能力を勘案したうえでスクリーニ...
-- 外骨格ロボ:人の意図通りに動いていること
- 機械と人間の協調動作 → 事故・事件に対する主体はどちらに...
江間有沙
- 社会と技術の相互作用:よい技術が社会に受け入れられない...
浅川直輝
- AIと倫理:記者の立場から
-- 2014年,AI学会の表紙問題,2015年:自動運転,2017:AI全...
パネル
- 質問1:社会志向の解決と技術指向の解決
-- 大澤:被験者に嘘情報を与えることで良い結果を引き出せる...
-- 諏訪:予測技術の進展で,不確定性を扱う保険が変わる → ...
-- 葭田:あまり区別してこなかった
-- 江間:コリングリッツ(?)のジレンマ:何が起きるか分から...
-- 浅川:どちらをとるかの決定過程は国によって差がある
-- 中川:答えがある問題ではない.自動運転のトロッコ問題の...
-- 会場:法律には確率の概念がない → 中川:比較こうりょう...
- 質問2:AI倫理の制約があったとして,それを実行可能か
-- 大澤:研修とか
-- 諏訪:法学は二元論になってるので,実世界への実装にギャ...
-- 葭田:違うフィールドとの議論は語彙のすりあわせから大変
-- 江間:AIを利用する社会構造自体がそういう倫理指針を考慮...
-- 浅川:組織と個人の区別,アカウンタビリティーは組織を対...
* [1G3-OS-13a] “ナッジ”エージェント:人をウェルビーイング...
- 書籍「選択と誘導の認知科学」
** [1G3-OS-13a-01] “ナッジ ”エージェント:人をウェルビー...
〇小野 哲雄1(1. 北海道大学)
- nudge:行動経済学で,ほとんど気づかないくらいささやかな...
-- カフェテリアの食事の配置を工夫してサラダを多く取らせる
- 行動経済学:非合理的な人間観
- 行動経済学のナッジは身体性,バイアスは身体性に基づいて...
- ナッジエージェント(自身の考え)
-- 人の意思決定モデル + ナッジの認知的メカニズム → AI・Io...
-- ナッジは,人とAIを共生させる最適な方略
- ナッジエージェント構想
-- 理論 + データ帰納 による人間の決定モデルの獲得 → ナッ...
- 例
-- メニューの提示で高カロリー食品とそうでないもので表示を...
-- ちゃんと列にならぶといった社会規範を実践するロボット
- persuasion 説得 とはデバイスを使う点や,行動の変容を狙...
** [1G3-OS-13a-02] (OS招待講演)選択と誘導の認知科学:ナッ...
〇山田 歩1(1. 滋賀県立大学)
Architecture vs Choice Architecture
- ポスター・掲示による働きかけ
-- ごみを持ち帰るように働きかける看板など → なかなかうま...
- アーキテクチャによる働きかけ
-- 30分ぐらいで席を空けて欲しい → 椅子の堅さを堅めにする
-- 電車の座面の凸凹
-- アーキテクチャ:物理的なはたらきかけ,間隔・知覚から理...
- Lessig「CODE」:行動を規制する方法:道徳・規範,法律,...
- 選択アーキテクチャ
-- Johnson, Bellman,Lohse [2002]:チェックボックスのデフ...
--- 肯定文と否定文と,デフォルトで選択されているかどうか...
--- グリーンエネルギー,臓器提供などの問題に適用
-- 選択肢を1段でやるか,2段階でやるか → 寄付を国内・国際...
- 選択アーキテクチャ:様々なフウーリス低xクスとバイアスを...
Libertarianism vs Paternalism
- アーキテクチャ:権力 ⇔ 選択アーキテクチャ:幸福
- パターナリズム:判断能力のない人に強制(未成年の飲酒) ...
-- ナッジはこの中間:強制はしないが,方向付けをする
- 認知システム:自動システムと熟慮システム,注意研究と記...
- リバタリアニズム的観点:ウェルビーイングは,選択の自由...
-- 自由:強制 → 操作 → 理性的な説得
-- 誘導からの離脱が自由ならば自由 ⇔ 誘導に気づかなければ...
-- ナッジの透明化(選択アーキテクチャの開示) → 実際に可...
-- ストッキング実験:同じストッキングを並べて,違うものと...
-- 臓器提供カードでのオプトインとオプトアウト:影響されて...
--- オプトイン・アウトの認知バイアスを開示しても,意思決...
-- ナッジへの受容意識:アメリカでは臓器提供のオプトアウト...
-- まとめ:ナッジの影響力を自身で判断できない,ナッジの透...
-- リバタリアニズムは判断能力を水増し,パターナリズムは過...
** [1G3-OS-13a-03] 人は他者の意見をどう活用しているか:商...
〇藤崎 樹1、本田 秀仁2、植田 一博1(1. 東京大学、2. 安田女...
- 星にの数の評価:星の数,星の分散,評価者の数などの影響
-- 消費モード:感情ベース(娯楽品) ⇔ 実用ベース(実用品)
- 全体的に好評価だが低評価のものがある:感情では評価者に...
-- 評価数が増えると,少数の低評価の影響は拡大する
** [1G3-OS-13a-04] 前傾体勢に伴うナッジ 〜意思決定環境の...
〇白砂 大1、本田 秀仁2、植田 一博1(1. 東京大学、2. 安田女...
- 身体の状態が心的状態を表す:前のめりになってると興味が...
- 前傾の椅子を利用して身体の状態を変えることで心理状態を...
-- 歴史上のイベントの年号あて:他人の意見を示したときとそ...
* 6月5日 (水) 2日目 [#j7c8ce4a]
* [2N1-KS-5] 機械学習における説明可能性・公平性・安全性へ...
- https://www.jst.go.jp/crds/sympo/201906_JSAI/index.html
** イントロダクション -JST戦略プロポーザルの紹介- [#md8...
福島 俊一(科学技術振興機構 研究開発戦略センター)
- AIの利点:効率化,人間の可能性の拡大,高速・高精度
- AIの懸念:失職,差別,プライバシ,悪用・軍事利用
- → AIの社会原則の作業「人間中心のAI社会原則」EU「信頼で...
- AIのブラックボックス問題:説明,動作保証,原因の解明が...
- 公平性,安全性
- 品質モデル:V字モデルに代わる機械学習を用いた開発方法論
- システム開発方法のパラダイム転換
-- システムの演繹的な作り方 → 帰納的な作り方
- JST戦略プロポーザル「AIソフトウエア工学」帰納型に対応し...
- 動向
-- 2017年初頭から産業界の問題意識
-- 2018年,機械学習工学研究会,AIプロダクト品質保証(QA4AI...
-- DAROA:XAI,Assured Autonomy
-- 自動運転:PEGASUS(独),2019/5 Open QA4AI conference
** 機械学習の説明可能性への取り組み -DARPA XAIプロジェク...
川村 隆浩(科学技術振興機構)
- XAIプロジェクト:AI第3の波,機械学習を用いたパートナー...
- 二つのタスク:マルチメディアデータの分類問題 と 強化学...
-- 分類問題:画像上のヒートマップ表示
-- 自律システム:抽象レベルの異なる説明
- Deep Explanation:深層学習に特化,直接的な特徴や重みの...
- Interpretableモデル:解釈可能性がそもそも高いモデルを使う
- model induction:ブラックボックスモデルから入出力を見て...
- 説明:ヒートマップ,中間層の画像,部分的な学習を統合す...
- インターフェース:アナロジー,可視化,言語理解,ダイア...
-- HCIと認知科学の融合が重要とみている
- 説明の心理学:説明の効果を予測するために,計算可能なモ...
- 関係しないテーマ:ユーザモデリング,個人化など
- プロジェクトの評価方法:学習データを提供,精度と説明の...
- プロジェクト:今年の2月に評価が出る予定だったが見つから...
-- 予算:$800K〜$2M/年
-- 10チームのうち,深層学習を陽に挙げているのは3グループ
- UCBの自動運転:saliencyマップ + テキストによる説明
- Charls river alalytics:ブラックボックスモデルの入出力...
- Xerox PARCのCOGLE:人間の概念と機械の学習能力の共通領域...
- Texas A&M:フェイク ニュース検出,テキスト中の根拠の提示
- CMU+StanfordのXRL や SRI international:saliencyマップ...
- 品質保証とは言わない.心理学的に分かったと思わせるのが...
- 公平性は範疇に入っていない,完全自動化は軍事で人間の監...
** 機械学習の公平性への取り組み -Fairness-aware data min...
神嶌 敏弘(産業技術総合研究所)
- 関連資料: http://www.kamishima.net/archive/fadm.pdf
** 機械学習の安全性への取り組み -自動車業界の取り組みを...
中江 俊博・桑島 洋(デンソー)
- 機械学習システムをとりまく環境:深層学習で画像認識の精...
- 自動運転:認知→画像認識,判断→強化学習,操作
- 機械学習システムのリスク:Tesla事故,Uberの公道実験の事故
- 従来のソフトウエア開発とのギャップ
-- ソース → ビルド → 実行ファイル → システム ⇔ データ → ...
-- 従来:ソースから確定的に挙動が決まる ⇔ 機械学習:確率...
- 機械学習はデータでその挙動のほとんどが決定される
-- データの収集 → 選定 → ラベル付け → 学習 ⇒ データの妥当...
- モデルの説明:saliencyマップ,安全性:敵対的事例
- 人でも識別が難しいアノテーション:人による判断の違い,...
- システムの課題:複数モデルによる頑健化,事後処理でのフ...
各国の動向
- 国際標準:ISO 21448 2022発効予定
-- (SOTIF, safty of the intended functionality):意図した...
-- 自動ブレーキが水滴や雨の影響で予定外に動作
--- 人間が考えたリスク要因のトリガ要因を見つけて解消を目...
--- 機械学習ではこうしたトリガ要因を見つけるといったこと...
-- 機械学習には仕様を定義できない
- EUのAI倫理ガイドライン
-- 最終製品だけでなく,設計や製造のプロセスにも言及している
- 日本:QA4AI(自動運転グループ)
-- フェールセーフ設計
- 学会:SafeAI,AISafety,WAISE(ロボット,リスク工学,検...
** MLSE研究会・QA4AIコンソーシアムの活動・成果物報告 [#tb...
石川 冬樹(国立情報学研究所、機械学習工学研究会MLSE主査)
- 機械学習工学
-- システムの要求の定義,語彙,記述 → 妥当性確認
- 機械学習の難しさのアンケート
-- 顧客との意思決定(結果の不確実性の存在),テスト品質の...
- QA4AIガイドライン
-- 五つの評価軸:データ,モデル,システム,プロセス,顧客...
- 技術課題
-- メタモルフィックテスティング:人間が見つけられないミス...
-- ニューロンカバレッジ:レアイベントを含めた網羅性の確保
- ガイドらアイン:自動運転,産業プロセス,スマートスピー...
- アカデミック
-- 狭い範囲の形式検証・安全性保証,問題を生じる場合の探索...
* [2A2-PS-2] 「人工知能」をどのように読み解くか [#y4d18e48]
丸山 宏1(1. Preferred Networks, Inc. フェロー)
「人と工知能」とは何か
- 「知性の探究」としての人工知能
-- 知性を探求する学問:脳・神経科学,心理学,経済学,ロボ...
-- 物理学から派生した自動車は物理学とは呼ばないが,人工知...
- HypeとしてのAI
-- データ分析・最適化,機械による自動化,未完成の汎用AI ...
-- IEEE Spectrum:IBM Watsonを針小棒大に売り込んでしまっ...
- 情報技術のフロンティア
-- AI技術は生き残ったどころか,CSの中心になりつつある
-- 1977年はWinstonの本ぐらいしかなかった → 当時のCOBOL/Fo...
- CSに取り込まれるAI技術
-- 第1次ブーム:探索など → 再帰呼び出し,動的計画法など
-- 第2次ブーム:知識表現など → オブジェクトの概念,セマン...
-- 第3次ブーム:機械学習 → 新しい計算モデルになるのでは?
新しい計算モデル
- 深層学習:(状態のない)関数の近似技術
-- 演繹的な関数の作り方:先験的な知識から演繹的に作る → ...
-- 帰納的な関数の作り方:データから帰納的に作る → 入出力...
- 形式的定義は与えられない問題にも対処できる
-- アニメの色づけ:色のついた画像からエッジ抽出で線画を生...
- 統計的機械学習の本質的限界
-- 学習時と推論時のデータが同分布でないとダメ
--- 株式の売買などは,売買の行動で分布が変わる
-- 内挿はうまく行くが,低頻度な外挿問題には対応できない
-- 無限個のデータがあれば収束するが,実際のデータは有限個...
- 最適化問題
-- ブラックボックス最適化:報酬を最適化する(強化学習の訓...
-- 既存の最適化 → 目的関数が与えられる最適化
- 第3次AIがCSにもたらすもの
-- 従来:計算手順を明示的に与える → ブラックボックス計算...
-- 計算の進化:理論背景,離散メカニズム,対象問題,プログ...
科学・工学への展開
- 科学の原理:少ないパラメタで多くの現象を説明する → オッ...
- 実問題の多くは,多パラメタ空間
-- ExRNAに基づくがん診断:4000種類のマイクロアレイから少...
-- X線1分子追跡法:タンパク質に金の結晶をくっつけてそれに...
- 科学にバイアスはなかったか?
-- 科学が対象とすべき問題のうち,単純なものしか対象として...
-- 少数パラメータの低次元科学(人の認知限界による拘束) →...
- 工学
-- Software is eating the world" Marc Andreesssen, 2011 →...
-- 丸山さんの予測:2020年には,ソフトウエアの50%には使わ...
-- 帰納的プログラミング:テストが困難,デバッグ・改変が困難
-- 要求仕様の手順は難しい:衝突しないことを前提にした自動...
-- Russell:コーヒーを取ってくるために,コーヒー店の人を...
-- M. Jordan:機械学習にとっての工学的
--- 土木工学:理論 + 理論では対処できない状況を想定した安...
- 技術者としてすべきこと
-- 人工知能という言葉が多義に使われている → 不幸をもたら...
-- 機械学習は新しいプログラミングパラダイム → 可能性と限...
-- 工学技術としての熟成が必要 → 社会合意
* [2J3-J-13] AI応用: 消費と生活 [#q0327320]
** [2J3-J-13-01] 食事画像のラベル付け作業の省力化に関する...
〇小林 尚生1、南野 充則1(1. 株式会社FiNC Technologies)
- ヘルスケアアプリのための食事内容の記録 → 食事画像から内...
- アノテーションの難しさ:玉子丼と親子丼の区別の難しさ → ...
-- サジェスチョンに対して成否を返すことで省力化
** [2J3-J-13-02] 機械学習による天気予報の当たり外れ予測の...
〇船木 将秀1(1. 新潟大学)
- 天気予報は許可制,気象庁+75 予報事業者 → どの業者の的中...
- はずれる要因:モデルの問題,予報地域内での天気のばらつ...
- 予報データと実況データ(AMeDAS,天気ツイート),予測は...
** [2J3-J-13-03] 調理作業スペースの概念モデルの可視化の検...
〇濱 龍太郎1、森 梓1、高久 由香里1、原田 篤1、橋本 敦史2(...
- ユーザビリティ:設計者と利用者の利用のイメージの不一致...
- キッチンのシンクとコンロの間のワークスペース
-- 自分への遠近とシンク・コンロへの距離によって食材・道具...
- 作業エリアの分割と,各エリアに配置するものの傾向を掴む
** [2J3-J-13-04] 物体検出を用いた調理の時系列パターンによ...
〇森 梓1、濱 龍太郎1、原田 篤1、高久 由香里1、橋本 敦史2(...
- キッチンでの行動をの情報を観察 → 調理の動作は複雑でデー...
- エリア別の各アイテムの出現の時系列傾向を調査 → シンクで...
** [2J3-J-13-05] 一般家庭の消費電力を対象とした外れ値検出...
〇橋本 美穂1、八木 悠太朗1、西垣 貴央1、小野田 崇1(1. 青...
- HEMS (Home Energy Management System):サイバー攻撃など...
- 家庭の電力消費データ,わざと異常な電力消費をまぎれ混ま...
- いくつかの異常検出アルゴリズムで検出精度を測った
* [2I4-OS-15b] 人とAIが織りなす新たなエコシステム(2) [#xe...
** [2I4-OS-15b-01] AI社会におけるパーソナルデータ活用の社...
〇多根 悦子1(1. 東京大学大学院)
- 課題:Facebookのデータ流出,中国の信用スコア,サイバー...
- 公正取引委員会の消費者の意識:懸念がある 76%,
- 社会的合意形成:1945 Bush 事実と価値の二元論 → 公害とか...
-- 社会的意思決定 Jasanoff 技術官僚モデル 専門家 → 民主主...
- 社会的合理性の担保
-- 意思決定の主体の多様性,意思決定に必要な情報の開示,透...
- パーソナルデータを活用した新しいサービスを考えるワーク...
-- 現状利用中のサービス → 情報の提供の可否を調査
-- ビジネス側にたった場合には,公開したくないデータを求める
** [2I4-OS-15b-02] 代理人としてのAIの検討 [#fcc9c900]
〇赤坂 亮太1(1. 産業技術総合研究所)
- 民法における代理人,法律行為の代行
- 契約の成立:意思内容→意思表示→申込 ⇔意思の合致⇔ 承諾 ← ...
-- 米国:UETA,E-Sign,意思伝達の道具として規定されている...
- リステイトメント(コモン・ローで判例をまとめたもの)
- AI代理人説
-- 本人が価格を決めるのではなくAIが決める → 事前の意思を...
--
-- 経済学的に,安価な危険回避にコストを配分することで効率...
- AI代理人は実現できるか → 所有物(奴隷)扱い
-- 瑕疵があったときはどうする?
-- 日本だと法文化の違い,契約書などの表示が全ての日本と,...
** [2I4-OS-15b-03] (OS招待講演)人とAIが織りなす新たなエコ...
〇成原 慧1,2(1. 九州大学、2. 理化学研究所革新知能統合研究...
- 人とAIのエコシステム
-- 複雑で制御に限界のあるシステム ⇔ 人々の保護を達成しつ...
- AIネットワーク化
-- 相互接続:標準の制定
-- 安全性:ハッキングが生命維持にかかわる
-- 複数エージェントが関わることで起きるトラブル
-- ネットは自由重視の文化⇔製造物責任などの法規制
- 人間による把握の限界
-- AIの事故(民事の予見可能性,結果回避可能性)→学習で変...
-- 開発者の製造物責任,予見は完全には無理,刑事の予見可能...
-- 把握できないシステムを作ることの是非,個々には大丈夫で...
- 目標・価値の設定
-- 国境を越えるネットワークだと,国家主権を超える
-- 目標・価値は普遍的なものか,複数の価値に基づくAIがある...
- 個人の権利保護
-- どの権利の保護,誰が保護する
-- 恩恵の享受:緊急電話のユニバーサルサービスのようなサー...
-- 使わない人のコストは誰が負担すべきか
-- 持続可能なエコシステム:公正かつ自由な競争環境の維持・...
- 規範形成の動向
-- IEEE EAD 1st ed.: 2019/03,
--- 設計・運用で人権・複利・データ主体性の普遍的価値の実...
-- EC High-level Expert Group on AI, Ethics guidelines fo...
--- 七つの原則,AIは変化するが,この七つの原則を達成する...
-- OECD,Principle on AI (Recommendation of the Council o...
--- AIシステムのライフ差来る(設計,実装,運用)に原則の...
- 法的課題
-- 国際規範との役割分担
-- OECD外の中国などとの規範のすりあわせ
-- 普遍的な人権といった価値自体の国際的なすりあわせはない
-- 地理的な連続性が無関係になったことへの対応
- 法と技術の役割分担
-- 学習能力のあるシステムでは by design 以外の方策
-- メタ技術の法(ウゴ・パガロ),デザインのデザイン
* [2A5-KS-6] 物理学との対話2 ―科学とAIの接点― [#za5e5d9c]
- https://www.meeting.jps.or.jp/JSAI-JPS/
** オープニング [#b6945def]
矢入郁子
- 物理学から深層学習への期待
-- データの分析 → 隠れた物理法則を見つける思考のヒント → ...
** 経緯 [#bcf21f1f]
澤 博
- 2017年:AI学科と物理学会の連携
- 2018-06-07:JSAI2018 「機械知能と理解」
- 2018-08-11-12 日本物理学会主催 科学セミナー 「AIと物理...
- 2019年〜:両学会市場で企画記事の掲載
- 物理学とAIと
-- 物理学の歴史:実証主義(実験×理論),技術革新と物理学...
-- 認知科学(日高)理解とは関手の発見である
-- AIの能力は認知限界を超えているので,ブラックボックスの...
-- 「AIを理解する」は新たなテーマではなかろうか?
** 機械に物理を教わる日は来るか → 部分的には既にそうなっ...
勝本信吾
- AIとは何か?,アナロジーと分類,人がAIを通して世界を理...
- fourth paradim:ニュートンの法則は,ブラーエからのパタ...
-- 低次元公理系としての物理学は必要なくなる
- 物理学会でも28件の機械学習系の発表がある
- AI→物理の例:レーザ切断
-- 100を超えるパラメータの調整が必要,アブレーションとい...
-- 穴の奥の凸凹のパターンとパラメータの関係をNNで予測でき...
-- 教師データを作るのにいろいろ試していたら,今までの理論...
-- 個体の電子状態の第一原理計算:汎関数があって計算が大変...
--- 汎関数をNNで求めてしまうと,今までを凌駕する近似が出...
- 量子計算による機械学習
-- 量子ゲート操作とNNは相性がよい → 何でこんなに相性がい...
- このようにいろいろできるが,説明ができるAIが欲しくなっ...
- 丸山の高次元科学への誘い
-- 物理型ではない自然科学になるのではないか
** 素粒子物理事件とAIの接点 [#sccb7df3]
田中純一
- https://sites.google.com/view/icepp
- ヒッグス粒子発見:標準模型が完成した
- 素粒子物理:ビックバン後 10^-12秒までたどれるようになった
-- 暗黒物質などはまだ説明できていない
- LHC:アトラス検出器,16000画素のカメラ
- 素粒子の研究とコンピュータ
-- モンテカルロシミュレーション,ファインマン図
-- ATLAS実験:400PBのデータ,モンテカルロシミュレーション...
-- 計算資源:GRIDの実用化
- モンテカルロシミュレーション:確率的にヒッグス粒子は生...
- AI利用@素粒子実験
-- boosting + DT は良く使われるが,深層学習はあまり使われ...
-- エネルギーと運動量 から直接結果が出る方法を開発するの...
- 再構成:検出器のデータの処理
-- Kaggleでも従来手法では超えていない → 荷電粒子が磁場で...
- データ解析
-- boosted DT,深層学習と比べても性能がいい,20変数ぐらい...
- 自動「新粒子探索」
-- 人間の分析は,あたりを付けてよさそうなデータを分析して...
-- 機械に分析させたら,データの他の部分からも何か新たな粒...
** 知の物理学研究センターが目指すところ [#t54dd79a]
上田正仁
- なぜ物理学とAIの融合か?
-- 複雑な自然から,「再現性」のある特徴を抽出する → 機械...
-- 物理学者はカンでやってきたが → 組織的に行う Physics fo...
- 物理原理で説明可能なAIの構築
-- Web上などのデータは文化的な影響を受ける:月の海は国に...
--- 物理学だと物理法則に依存 → データは説明可能なので,説...
サイエンスするAI
- 人間の発見の追体験:発見プロセスをAIに実装する方法の解...
- 科学の発見は段階的:ブラーエ→ニュートン→アインシュタイン
- AIは量子力学を理解・発見できるか?人間の直観にも合わな...
* 6月6日 (木) 3日目 [#o2427771]
* [3A1-PS-3] Explain Yourself – A Semantic Stack for Arti...
Randy Goebel1(1. Professor of Computing Science at the Un...
- 第3次AIブーム:大きな進展とともに,データは大企業に囲わ...
- 深層学習・強化学習 ⊃ 機械学習 ⊃ 知識推論 ⊃ 人工知能
- 説明の重要性
-- 複数の抽象度でのモデルの構築が必要
-- エキスパートシステムの MYCIN は,生成したルールの説明...
-- Sutton の主張:弱い汎用手法が結局は,知識を使う手法を...
-- 深層学習ネットの回答:猫が棚に座っている → 実際は棚に...
--- 二つの修正方法:猫は寝ていないという知識を与える vs ...
- アブダクションと説明
-- Abduction, C.S. Pierce;Scientific explanation, verisim...
-- Causality, Peral "estimands" are abductive explanations
-- アブダクション:帰納のように汎化はせず,個体の属性を出...
-- 事実 + 説明可能な理論 → 観測:ができるとが科学的合理性
-- 仮説集合(可能なもの全て) → 説明できる理論(事実と無...
- 多層の説明モデル
-- 分野ごとに意味階層がある:セマンティックWebの階層,TCP...
--- 上位の階層の説明は記号的,下位はは非記号的
-- 階層は分野(domain)に依存
--- タンパク質の1次構造 と 2次構造 はそれぞれ別の記号で荒...
--- 画像:風景⊃物体⊃線
-- アブダクションの結果は,適切な抽象度で行う必要
- ボトムアップな説明モデルの構成
-- 深層学習による画像認識モデルの説明
-- 画像認識:入力(画像)+ saliencymap(モデル)→ 入力の...
-- 評判分析:考慮されている単語の抽出,
-
-- 抽象度が下位の方から:coincidence → correlation → caus...
-- ホーン節を正例・負例を使ってデバッグする
- まとめ
-- 説明を考えるうえで,意味的な抽象度の階層を考えることは...
-- 学習を使って説明を構成できる
* [3I4-KS-10] AIマップタスクフォースの活動 ―AI初学者・異...
- ターゲット:異分野の研究者と初学者
- マップA:知識はどのような処理か
-- 人間の知識処理を実現するというAIの立場から
-- ノーマンの行為の7段階モデル:知覚,解釈,評価,目標,...
--- この各ステップはAIの各段階に対応している
-- さらにその外側に人間との対話や,AIの社会での位置づけな...
- マップB:
-- 研究のアプローチは多様 → 応用分野も多様
-- 技術の発展の軸:三つのブーム,それに対応した応用分野の...
- マップC:基礎から応用への展開
-- 大分類:基盤→手法→応用
- マップD:知能をどのように捉えるか
* 6月7日 (金) 4日目 [#y3aa45a5]
** [4E2-OS-7a] AIの法学の応用(1) [#te4d4d95]
- 法律とAIは50年ぐらいの研究がある
-- より公正で効率的なシステムをめざす,法律家の訓練,法曹...
-- 1976 Taxman の法律エキスパートシステム
-- 法解析学 legal analytics 2010ごろ
-- 最近 AIがもたらす法律問題
- 2018/02 ネットを通じて民事裁判を起こせるように
** [4E2-OS-7a-01] (OS招待講演)犯罪捜査支援のための犯罪者...
〇財津 亘1(1. 富山県警察本部刑事部科学捜査研究所)
- 警察の組織:刑事部
-- 科学捜査研究所:法医(DNA,顔画像),化学(薬物),物...
- 専門:犯罪心理学,捜査心理学,認知心理学,精神生理学
- 著書『犯罪捜査のためのテキストマイニング』『犯罪者プロ...
- プロファイリング
-- 統計データや心理学的手法で,犯行の連続性,犯人の年齢層...
-- 依頼数は500件ぐらい,事件数では1000
-- 1994年に公式に研究開始,2000年に北海道で実務開始
-- 犯人を特定するものではない → 捜査効率を上げ,早期検挙...
-- 特異な事件に限らず,連続放火や連続窃盗に有効
-- 犯人像の推定:既知の犯罪行動 → 未知の犯人の属性を推定
- FBI以前(〜1970年)→ 体系的ではなかった
-- 切り裂きジャック事件:トーマス・ボンドによる分析
-- マッドボンバー(米,1940-50),ジェームズ・ブラッセル ...
- FBI以降
-- 臨床的プロファイリング(FBI方式)1970〜:性的殺人犯の...
-- 統計的プロファイリング(リヴァプール方式)1980〜:Davi...
- FBIのプロファイリング
-- 1977年より,36人の性的殺人犯の面接調査:秩序型(被害者...
-- 秩序型:デッド・バンディ,30人を殺害,被害者の前で障害...
-- 無秩序型:リチャード・トレントン・チェイス,6人を襲う...
- 臨床的プロファイリング
-- 面接の技術の個人差,回答の信頼性,類型が恣意的で曖昧,...
- 多変量解析による犯人推定(架電爆破予告)
-- 犯行曜日,犯行時間帯,予告対象,架電先,金銭要求,声の...
-- カテゴリカルPCA:2次元の分布図を描いて,類型を求める
- 多変量解析の問題
-- 現実の様々な事件を少数の類型に当てはめるのは無理,過去...
- データの特性
-- 100件程度のデータ,多変量,カテゴリカル,欠損値がある...
実務の仮想事例(似た事例)
- 犯行
-- 複数の市にまたがる,アパート1階で,ガラスを割って,土...
-- 事件1と2は指紋が一致,2と4はDNA型が一致,3と5は足跡が...
- 過去の解決済み事件のデータからモデル構築
-- 事件を当てはめて,国籍,性別,年齢層,就業上程,婚姻,...
- ベイジアンネットの利点
-- 捜査員の経験や先行研究をモデル化できる
-- 事前に変数選択をしなくてよい
-- グラフで表示できるのは,捜査員に説明しやすい
-- 都道府県に依存しない分析
- 機械学習の導入(2000年代)
-- SVM と ランダムフォレストを使ってみた,年齢層が難しい
-- ブラックボックスなものは使いにくい
- 分析の種別
-- プロファイリング → 有効
-- ポリグラフ,筆跡鑑定 → AIは補助的
** [4E2-OS-7a-02] 法律の要約のためのランダムフォレストを...
〇小川 泰弘1,2、佐藤 充晃2、駒水 孝裕1,2、外山 勝彦1,2(1....
- 法令:社会の設計図 → 法令は読みにくい・理解しにくい → ...
-- 法令には官報に「法令のあらまし」があるが,1973年より前...
- 各文が重要かどうかの分類器を利用 → ランダムフォレストを...
** [4E2-OS-7a-03] AIによる立法支援システム [#sf325778]
〇角田 篤泰1(1. 中央大学)
- 法令:中央官庁の官僚の他に,自治体職員も条例・規則を作...
- 立法過程はソフトウエア開発プロセスは似ている → アジャイ...
- eLen条例DB:9割の自治体の全公開例規を収集して検索できる...
- 共通部分をテンプレートとし,違う部分を各自治体で選べる...
** [4E2-OS-7a-04] AI裁判支援システムへの人々の期待と受...
〇太田 勝造1(1. 東京大学)
- 裁判の構成要素:事実認定 → 法規範の法律要件への当てはめ...
-- 事実認定:ある証拠方法があると主要事実という経験則で決...
-- 当てはめ:法があって結論が決まるのと,結論があって法と...
-- 法的推論:記号的推論そのもの
- 難しさ:法的当てはめは,判例には相互矛盾や誤りもある
- レベル3と5の自動運転について,日英米瑞でアンケートした...
- AI裁判についてのアンケート → AI裁判の受容は低い
* [4E3-OS-7b] AIの法学の応用(2) [#h4a5f620]
** [4E3-OS-7b-02] 司法試験の問題分類と法律文書における人...
〇清田 直希1、狩野 芳伸1(1. 静岡大学)
- 人物関係抽出:条文中の複数の人物間の立場や役割を明確に
- 人物役割付与:人物がどのような特徴があるか(未成年,買...
- 人物関係を抽出するための辞書を作成した
** [4E3-OS-7b-01] 司法試験自動解答における論理型言語PROLE...
〇林 隆児1、狩野 芳伸1(1. 静岡大学)
- PROLEG:Prologを用い,民法・判例によるルールベースと,...
- 自然言語の司法試験問題文から,ルールベースの該当するル...
** [4E3-OS-7b-03] 法律構成を表す双極議論フレームワーク上...
〇川﨑 樹1、森口 草介1、高橋 和子1(1. 関西学院大学)
- 双極議論フレームワーク(BAF):発言間の攻撃関係と指示関係...
** [4E3-OS-7b-04] 機械学習による裁判の裾野拡大の試み [#c5...
〇川本 達郎1、靖本 真未1、本村 陽一1(1. 産業技術総合研究所)
- 民意で法律を決められるか? → 回答者次第
- 投票クラスタリング:選択式回答と自由記述回答の両方がで...
- 離婚時の親権問題についてアンケートを実施
-- 状況の相談者が専業主婦と専業主夫で大きく回答に差があった
** [4E3-OS-7b-05] 刑事訴訟版のPROLEGの開発 [#m71ea2a6]
〇佐藤 健1、西貝 吉晃2(1. 国立情報学研究所、2. 日本大学)
- PROLEG:原則と例外に基づく知識表現言語,大陸法を念頭に...
-- 原則・例外で記述したルールベースと,実際の事件の事実を...
- 例外事由があるとき,証明責任が被疑者と検察のどちらにあ...
- 法令に記述されていない要件が存在する → 教科書などから別...
終了行:
* 人工知能学会第33回全国大会 [#tdd4c6ba]
このページはしましまが[[人工知能学会全国大会2019>人工知能...
- ホームページ: http://ai-gakkai.or.jp/jsai2019/
- 日時:2019年6月4日(火)〜 6月7日(金)
- 会場:朱鷺メッセ(新潟県新潟市)
#contents
* 6月4日 (火) 1日目 [#i0679778]
* [1A1-PS-1] 社会を変革する人工知能の広がりとチャレンジ [...
浦本 直彦1,2(1. 人工知能学会 会長、2. 三菱ケミカルホール...
- 人工知能研究:1956-1974 探索推論,1980-1990 エキスパー...
- アルゴリズム,大量データ,計算機能力 → 現在の人工知能技...
- 今回の人工ブームの特徴:デジタル変革の波,データ主導,...
- 2012−19 の全国大会のタイトル分析
-- 深層学習,転移学習,CNNなどは延びているが,可視化やグ...
- Gartner 人工知能の幻滅期へ 2018年10月
- 他の技術はどうだったか
-- 機械翻訳:文章理解・多義性 → 統計翻訳で向上
-- Webサービス:業務プロセスの変革はできなかった → マイク...
-- クラウドコンピューティング:自分でコントロールできない...
-- IoT,ブロックチェーン:現在まだ奮闘中
-- 結局生き残ってるのでAIも残るだろう
- データドリブン → 価値を生み出すところに価値がある
-- 演繹的 → 帰納的,還元主義→全体主義,自動的なマッチング...
- 考えるべきこと:ビジネス価値の創出,技術そのものの発展...
- ビジネスの例:素材プロセス産業での活用例
-- サプライチェーン:購買 → 製造 → 在庫 → 配送(各段階で...
-- 演繹:モデル化・シミュレーション → 帰納:データからの...
--- 学習の限界:過去にない事象は予測できない,必ずしも最...
-- プラントの異常検知:年に数回の異常 → データが少ない → ...
-- フィルルムの品質検査:画像診断 → 複数の機械学習手法を...
-- プラント運用の知識継承:テキストマイニングによる知恵の...
- マテリアルズインフォマティクス
-- 新素材の開発:順問題(化学構造 → 物性)→ 逆問題(物性...
-- 構造と物性の関係,構造の余録,文献の自動解析
- 現実的な課題
-- 問題点:データにない状況の予測,解釈するのが難しい(説...
- データ分析プロジェクトの手順(CRISP-DM)課題の理解 → デ...
-- ビッグデータは実際にはない,適切なアルゴリズムよりも深...
-- Andrew Ng:小さい成功を収められるか,規模は適切か,業...
- 課題に対する研究
-- 起こってないこと → 強化学習,説明 → 説明可能なAI,デー...
- 知識化・知恵化に向けて:DIKWモデル
-- データ(観測事実) → 情報(5Wの抽出) → 知識(ノウハウ...
- 社会変革
-- 技術が複雑化し,人間の認知能力を超え始めている.ソフト...
-- 人間と違う誤分類のしかたをする:data poisoning,securi...
--- 訓練データに安全対策が必要になるのでは?
-- 倫理指針:IEEE EAD,人工知能学会 倫理委員会
-- 人材育成
- 人工知能技術を活用した価値の創出:ビジネス的な価値,社...
* [1A2-KS-1] AI研究に自由はあるか? 〜AI倫理をめぐる世界...
- http://ai-elsi.org/archives/758
- 研究の自由
-- 優生学は現状では学問としてゆるされていない,名古屋議定...
-- → 社会的な制限がいろいろ加わっている
AI研究に自由はあるか?
中川 裕志
- ミクロ→Yes,マクロ→No
- 倫理指針が幾つも出されている:FLI Asiloma 23原則,IEEE ...
- 人権,公平性,法令遵守,プライバシ,安全性,幸福はどれ...
- AI倫理の実装
-- (透明性)(説明可能性→理解可能性)→アカウンタビリティ...
-- 理解可能性は専門家だけでなく,一般の人も分からないとい...
-- アカウンタビリティーは説明だけでなく,補償の手段
-- → トラスト:よく分からないけど信用するから使う
- GDPR22条:自動決定に対して服さなくてよい権利
-- 例:アカウントの凍結などの問題
- 残された問題
-- トラストする対象:組織(情報銀行,ITサービス企業),人...
- 人工知能の代理エージェント:複雑な世の中に対応する代理...
-- Digital Persona:妊娠から墓場まで
--- 出生前の胎児の状態や,死後の情報の扱いなどもあるが,...
- 悪用・誤用対策:結論への経路を明らかにする仕組み
- AI社会原則:人間中心,教育・リテラシー,プライバシー確...
-- 国家や企業によるモノポリーに対する警戒
- トラスト:Lawful,Ethical,技術的にRobust → 人間主導,...
- OECD勧告:法的拘束力はないが,プライバシ法制ではOECD勧...
-- 政策目標がある.デジタルエコシステム,policy environme...
大澤 正彦
- ヒューマン・エージェント・インタラクション:人工物を道...
-- 多くの交流活動
諏訪 正樹
- 人と機械の関係性:人の役割を代替 → 人との協同(分担) →
-- 卓球ロボ フォルフェウス:人間に勝つのではなく,人間の...
- センサー分野:ブラックボックスの定義は不定
-- 第一歩は,予測不能になることの予測可能性
-- 入力を人間と共有する
- 人工知能をとりまく人間同士の関係:中間生成物の所有権など
葭田貴子(よしだ)
- 人間中心設計
-- X線画像診断 → 人間の認知能力を勘案したうえでスクリーニ...
-- 外骨格ロボ:人の意図通りに動いていること
- 機械と人間の協調動作 → 事故・事件に対する主体はどちらに...
江間有沙
- 社会と技術の相互作用:よい技術が社会に受け入れられない...
浅川直輝
- AIと倫理:記者の立場から
-- 2014年,AI学会の表紙問題,2015年:自動運転,2017:AI全...
パネル
- 質問1:社会志向の解決と技術指向の解決
-- 大澤:被験者に嘘情報を与えることで良い結果を引き出せる...
-- 諏訪:予測技術の進展で,不確定性を扱う保険が変わる → ...
-- 葭田:あまり区別してこなかった
-- 江間:コリングリッツ(?)のジレンマ:何が起きるか分から...
-- 浅川:どちらをとるかの決定過程は国によって差がある
-- 中川:答えがある問題ではない.自動運転のトロッコ問題の...
-- 会場:法律には確率の概念がない → 中川:比較こうりょう...
- 質問2:AI倫理の制約があったとして,それを実行可能か
-- 大澤:研修とか
-- 諏訪:法学は二元論になってるので,実世界への実装にギャ...
-- 葭田:違うフィールドとの議論は語彙のすりあわせから大変
-- 江間:AIを利用する社会構造自体がそういう倫理指針を考慮...
-- 浅川:組織と個人の区別,アカウンタビリティーは組織を対...
* [1G3-OS-13a] “ナッジ”エージェント:人をウェルビーイング...
- 書籍「選択と誘導の認知科学」
** [1G3-OS-13a-01] “ナッジ ”エージェント:人をウェルビー...
〇小野 哲雄1(1. 北海道大学)
- nudge:行動経済学で,ほとんど気づかないくらいささやかな...
-- カフェテリアの食事の配置を工夫してサラダを多く取らせる
- 行動経済学:非合理的な人間観
- 行動経済学のナッジは身体性,バイアスは身体性に基づいて...
- ナッジエージェント(自身の考え)
-- 人の意思決定モデル + ナッジの認知的メカニズム → AI・Io...
-- ナッジは,人とAIを共生させる最適な方略
- ナッジエージェント構想
-- 理論 + データ帰納 による人間の決定モデルの獲得 → ナッ...
- 例
-- メニューの提示で高カロリー食品とそうでないもので表示を...
-- ちゃんと列にならぶといった社会規範を実践するロボット
- persuasion 説得 とはデバイスを使う点や,行動の変容を狙...
** [1G3-OS-13a-02] (OS招待講演)選択と誘導の認知科学:ナッ...
〇山田 歩1(1. 滋賀県立大学)
Architecture vs Choice Architecture
- ポスター・掲示による働きかけ
-- ごみを持ち帰るように働きかける看板など → なかなかうま...
- アーキテクチャによる働きかけ
-- 30分ぐらいで席を空けて欲しい → 椅子の堅さを堅めにする
-- 電車の座面の凸凹
-- アーキテクチャ:物理的なはたらきかけ,間隔・知覚から理...
- Lessig「CODE」:行動を規制する方法:道徳・規範,法律,...
- 選択アーキテクチャ
-- Johnson, Bellman,Lohse [2002]:チェックボックスのデフ...
--- 肯定文と否定文と,デフォルトで選択されているかどうか...
--- グリーンエネルギー,臓器提供などの問題に適用
-- 選択肢を1段でやるか,2段階でやるか → 寄付を国内・国際...
- 選択アーキテクチャ:様々なフウーリス低xクスとバイアスを...
Libertarianism vs Paternalism
- アーキテクチャ:権力 ⇔ 選択アーキテクチャ:幸福
- パターナリズム:判断能力のない人に強制(未成年の飲酒) ...
-- ナッジはこの中間:強制はしないが,方向付けをする
- 認知システム:自動システムと熟慮システム,注意研究と記...
- リバタリアニズム的観点:ウェルビーイングは,選択の自由...
-- 自由:強制 → 操作 → 理性的な説得
-- 誘導からの離脱が自由ならば自由 ⇔ 誘導に気づかなければ...
-- ナッジの透明化(選択アーキテクチャの開示) → 実際に可...
-- ストッキング実験:同じストッキングを並べて,違うものと...
-- 臓器提供カードでのオプトインとオプトアウト:影響されて...
--- オプトイン・アウトの認知バイアスを開示しても,意思決...
-- ナッジへの受容意識:アメリカでは臓器提供のオプトアウト...
-- まとめ:ナッジの影響力を自身で判断できない,ナッジの透...
-- リバタリアニズムは判断能力を水増し,パターナリズムは過...
** [1G3-OS-13a-03] 人は他者の意見をどう活用しているか:商...
〇藤崎 樹1、本田 秀仁2、植田 一博1(1. 東京大学、2. 安田女...
- 星にの数の評価:星の数,星の分散,評価者の数などの影響
-- 消費モード:感情ベース(娯楽品) ⇔ 実用ベース(実用品)
- 全体的に好評価だが低評価のものがある:感情では評価者に...
-- 評価数が増えると,少数の低評価の影響は拡大する
** [1G3-OS-13a-04] 前傾体勢に伴うナッジ 〜意思決定環境の...
〇白砂 大1、本田 秀仁2、植田 一博1(1. 東京大学、2. 安田女...
- 身体の状態が心的状態を表す:前のめりになってると興味が...
- 前傾の椅子を利用して身体の状態を変えることで心理状態を...
-- 歴史上のイベントの年号あて:他人の意見を示したときとそ...
* 6月5日 (水) 2日目 [#j7c8ce4a]
* [2N1-KS-5] 機械学習における説明可能性・公平性・安全性へ...
- https://www.jst.go.jp/crds/sympo/201906_JSAI/index.html
** イントロダクション -JST戦略プロポーザルの紹介- [#md8...
福島 俊一(科学技術振興機構 研究開発戦略センター)
- AIの利点:効率化,人間の可能性の拡大,高速・高精度
- AIの懸念:失職,差別,プライバシ,悪用・軍事利用
- → AIの社会原則の作業「人間中心のAI社会原則」EU「信頼で...
- AIのブラックボックス問題:説明,動作保証,原因の解明が...
- 公平性,安全性
- 品質モデル:V字モデルに代わる機械学習を用いた開発方法論
- システム開発方法のパラダイム転換
-- システムの演繹的な作り方 → 帰納的な作り方
- JST戦略プロポーザル「AIソフトウエア工学」帰納型に対応し...
- 動向
-- 2017年初頭から産業界の問題意識
-- 2018年,機械学習工学研究会,AIプロダクト品質保証(QA4AI...
-- DAROA:XAI,Assured Autonomy
-- 自動運転:PEGASUS(独),2019/5 Open QA4AI conference
** 機械学習の説明可能性への取り組み -DARPA XAIプロジェク...
川村 隆浩(科学技術振興機構)
- XAIプロジェクト:AI第3の波,機械学習を用いたパートナー...
- 二つのタスク:マルチメディアデータの分類問題 と 強化学...
-- 分類問題:画像上のヒートマップ表示
-- 自律システム:抽象レベルの異なる説明
- Deep Explanation:深層学習に特化,直接的な特徴や重みの...
- Interpretableモデル:解釈可能性がそもそも高いモデルを使う
- model induction:ブラックボックスモデルから入出力を見て...
- 説明:ヒートマップ,中間層の画像,部分的な学習を統合す...
- インターフェース:アナロジー,可視化,言語理解,ダイア...
-- HCIと認知科学の融合が重要とみている
- 説明の心理学:説明の効果を予測するために,計算可能なモ...
- 関係しないテーマ:ユーザモデリング,個人化など
- プロジェクトの評価方法:学習データを提供,精度と説明の...
- プロジェクト:今年の2月に評価が出る予定だったが見つから...
-- 予算:$800K〜$2M/年
-- 10チームのうち,深層学習を陽に挙げているのは3グループ
- UCBの自動運転:saliencyマップ + テキストによる説明
- Charls river alalytics:ブラックボックスモデルの入出力...
- Xerox PARCのCOGLE:人間の概念と機械の学習能力の共通領域...
- Texas A&M:フェイク ニュース検出,テキスト中の根拠の提示
- CMU+StanfordのXRL や SRI international:saliencyマップ...
- 品質保証とは言わない.心理学的に分かったと思わせるのが...
- 公平性は範疇に入っていない,完全自動化は軍事で人間の監...
** 機械学習の公平性への取り組み -Fairness-aware data min...
神嶌 敏弘(産業技術総合研究所)
- 関連資料: http://www.kamishima.net/archive/fadm.pdf
** 機械学習の安全性への取り組み -自動車業界の取り組みを...
中江 俊博・桑島 洋(デンソー)
- 機械学習システムをとりまく環境:深層学習で画像認識の精...
- 自動運転:認知→画像認識,判断→強化学習,操作
- 機械学習システムのリスク:Tesla事故,Uberの公道実験の事故
- 従来のソフトウエア開発とのギャップ
-- ソース → ビルド → 実行ファイル → システム ⇔ データ → ...
-- 従来:ソースから確定的に挙動が決まる ⇔ 機械学習:確率...
- 機械学習はデータでその挙動のほとんどが決定される
-- データの収集 → 選定 → ラベル付け → 学習 ⇒ データの妥当...
- モデルの説明:saliencyマップ,安全性:敵対的事例
- 人でも識別が難しいアノテーション:人による判断の違い,...
- システムの課題:複数モデルによる頑健化,事後処理でのフ...
各国の動向
- 国際標準:ISO 21448 2022発効予定
-- (SOTIF, safty of the intended functionality):意図した...
-- 自動ブレーキが水滴や雨の影響で予定外に動作
--- 人間が考えたリスク要因のトリガ要因を見つけて解消を目...
--- 機械学習ではこうしたトリガ要因を見つけるといったこと...
-- 機械学習には仕様を定義できない
- EUのAI倫理ガイドライン
-- 最終製品だけでなく,設計や製造のプロセスにも言及している
- 日本:QA4AI(自動運転グループ)
-- フェールセーフ設計
- 学会:SafeAI,AISafety,WAISE(ロボット,リスク工学,検...
** MLSE研究会・QA4AIコンソーシアムの活動・成果物報告 [#tb...
石川 冬樹(国立情報学研究所、機械学習工学研究会MLSE主査)
- 機械学習工学
-- システムの要求の定義,語彙,記述 → 妥当性確認
- 機械学習の難しさのアンケート
-- 顧客との意思決定(結果の不確実性の存在),テスト品質の...
- QA4AIガイドライン
-- 五つの評価軸:データ,モデル,システム,プロセス,顧客...
- 技術課題
-- メタモルフィックテスティング:人間が見つけられないミス...
-- ニューロンカバレッジ:レアイベントを含めた網羅性の確保
- ガイドらアイン:自動運転,産業プロセス,スマートスピー...
- アカデミック
-- 狭い範囲の形式検証・安全性保証,問題を生じる場合の探索...
* [2A2-PS-2] 「人工知能」をどのように読み解くか [#y4d18e48]
丸山 宏1(1. Preferred Networks, Inc. フェロー)
「人と工知能」とは何か
- 「知性の探究」としての人工知能
-- 知性を探求する学問:脳・神経科学,心理学,経済学,ロボ...
-- 物理学から派生した自動車は物理学とは呼ばないが,人工知...
- HypeとしてのAI
-- データ分析・最適化,機械による自動化,未完成の汎用AI ...
-- IEEE Spectrum:IBM Watsonを針小棒大に売り込んでしまっ...
- 情報技術のフロンティア
-- AI技術は生き残ったどころか,CSの中心になりつつある
-- 1977年はWinstonの本ぐらいしかなかった → 当時のCOBOL/Fo...
- CSに取り込まれるAI技術
-- 第1次ブーム:探索など → 再帰呼び出し,動的計画法など
-- 第2次ブーム:知識表現など → オブジェクトの概念,セマン...
-- 第3次ブーム:機械学習 → 新しい計算モデルになるのでは?
新しい計算モデル
- 深層学習:(状態のない)関数の近似技術
-- 演繹的な関数の作り方:先験的な知識から演繹的に作る → ...
-- 帰納的な関数の作り方:データから帰納的に作る → 入出力...
- 形式的定義は与えられない問題にも対処できる
-- アニメの色づけ:色のついた画像からエッジ抽出で線画を生...
- 統計的機械学習の本質的限界
-- 学習時と推論時のデータが同分布でないとダメ
--- 株式の売買などは,売買の行動で分布が変わる
-- 内挿はうまく行くが,低頻度な外挿問題には対応できない
-- 無限個のデータがあれば収束するが,実際のデータは有限個...
- 最適化問題
-- ブラックボックス最適化:報酬を最適化する(強化学習の訓...
-- 既存の最適化 → 目的関数が与えられる最適化
- 第3次AIがCSにもたらすもの
-- 従来:計算手順を明示的に与える → ブラックボックス計算...
-- 計算の進化:理論背景,離散メカニズム,対象問題,プログ...
科学・工学への展開
- 科学の原理:少ないパラメタで多くの現象を説明する → オッ...
- 実問題の多くは,多パラメタ空間
-- ExRNAに基づくがん診断:4000種類のマイクロアレイから少...
-- X線1分子追跡法:タンパク質に金の結晶をくっつけてそれに...
- 科学にバイアスはなかったか?
-- 科学が対象とすべき問題のうち,単純なものしか対象として...
-- 少数パラメータの低次元科学(人の認知限界による拘束) →...
- 工学
-- Software is eating the world" Marc Andreesssen, 2011 →...
-- 丸山さんの予測:2020年には,ソフトウエアの50%には使わ...
-- 帰納的プログラミング:テストが困難,デバッグ・改変が困難
-- 要求仕様の手順は難しい:衝突しないことを前提にした自動...
-- Russell:コーヒーを取ってくるために,コーヒー店の人を...
-- M. Jordan:機械学習にとっての工学的
--- 土木工学:理論 + 理論では対処できない状況を想定した安...
- 技術者としてすべきこと
-- 人工知能という言葉が多義に使われている → 不幸をもたら...
-- 機械学習は新しいプログラミングパラダイム → 可能性と限...
-- 工学技術としての熟成が必要 → 社会合意
* [2J3-J-13] AI応用: 消費と生活 [#q0327320]
** [2J3-J-13-01] 食事画像のラベル付け作業の省力化に関する...
〇小林 尚生1、南野 充則1(1. 株式会社FiNC Technologies)
- ヘルスケアアプリのための食事内容の記録 → 食事画像から内...
- アノテーションの難しさ:玉子丼と親子丼の区別の難しさ → ...
-- サジェスチョンに対して成否を返すことで省力化
** [2J3-J-13-02] 機械学習による天気予報の当たり外れ予測の...
〇船木 将秀1(1. 新潟大学)
- 天気予報は許可制,気象庁+75 予報事業者 → どの業者の的中...
- はずれる要因:モデルの問題,予報地域内での天気のばらつ...
- 予報データと実況データ(AMeDAS,天気ツイート),予測は...
** [2J3-J-13-03] 調理作業スペースの概念モデルの可視化の検...
〇濱 龍太郎1、森 梓1、高久 由香里1、原田 篤1、橋本 敦史2(...
- ユーザビリティ:設計者と利用者の利用のイメージの不一致...
- キッチンのシンクとコンロの間のワークスペース
-- 自分への遠近とシンク・コンロへの距離によって食材・道具...
- 作業エリアの分割と,各エリアに配置するものの傾向を掴む
** [2J3-J-13-04] 物体検出を用いた調理の時系列パターンによ...
〇森 梓1、濱 龍太郎1、原田 篤1、高久 由香里1、橋本 敦史2(...
- キッチンでの行動をの情報を観察 → 調理の動作は複雑でデー...
- エリア別の各アイテムの出現の時系列傾向を調査 → シンクで...
** [2J3-J-13-05] 一般家庭の消費電力を対象とした外れ値検出...
〇橋本 美穂1、八木 悠太朗1、西垣 貴央1、小野田 崇1(1. 青...
- HEMS (Home Energy Management System):サイバー攻撃など...
- 家庭の電力消費データ,わざと異常な電力消費をまぎれ混ま...
- いくつかの異常検出アルゴリズムで検出精度を測った
* [2I4-OS-15b] 人とAIが織りなす新たなエコシステム(2) [#xe...
** [2I4-OS-15b-01] AI社会におけるパーソナルデータ活用の社...
〇多根 悦子1(1. 東京大学大学院)
- 課題:Facebookのデータ流出,中国の信用スコア,サイバー...
- 公正取引委員会の消費者の意識:懸念がある 76%,
- 社会的合意形成:1945 Bush 事実と価値の二元論 → 公害とか...
-- 社会的意思決定 Jasanoff 技術官僚モデル 専門家 → 民主主...
- 社会的合理性の担保
-- 意思決定の主体の多様性,意思決定に必要な情報の開示,透...
- パーソナルデータを活用した新しいサービスを考えるワーク...
-- 現状利用中のサービス → 情報の提供の可否を調査
-- ビジネス側にたった場合には,公開したくないデータを求める
** [2I4-OS-15b-02] 代理人としてのAIの検討 [#fcc9c900]
〇赤坂 亮太1(1. 産業技術総合研究所)
- 民法における代理人,法律行為の代行
- 契約の成立:意思内容→意思表示→申込 ⇔意思の合致⇔ 承諾 ← ...
-- 米国:UETA,E-Sign,意思伝達の道具として規定されている...
- リステイトメント(コモン・ローで判例をまとめたもの)
- AI代理人説
-- 本人が価格を決めるのではなくAIが決める → 事前の意思を...
--
-- 経済学的に,安価な危険回避にコストを配分することで効率...
- AI代理人は実現できるか → 所有物(奴隷)扱い
-- 瑕疵があったときはどうする?
-- 日本だと法文化の違い,契約書などの表示が全ての日本と,...
** [2I4-OS-15b-03] (OS招待講演)人とAIが織りなす新たなエコ...
〇成原 慧1,2(1. 九州大学、2. 理化学研究所革新知能統合研究...
- 人とAIのエコシステム
-- 複雑で制御に限界のあるシステム ⇔ 人々の保護を達成しつ...
- AIネットワーク化
-- 相互接続:標準の制定
-- 安全性:ハッキングが生命維持にかかわる
-- 複数エージェントが関わることで起きるトラブル
-- ネットは自由重視の文化⇔製造物責任などの法規制
- 人間による把握の限界
-- AIの事故(民事の予見可能性,結果回避可能性)→学習で変...
-- 開発者の製造物責任,予見は完全には無理,刑事の予見可能...
-- 把握できないシステムを作ることの是非,個々には大丈夫で...
- 目標・価値の設定
-- 国境を越えるネットワークだと,国家主権を超える
-- 目標・価値は普遍的なものか,複数の価値に基づくAIがある...
- 個人の権利保護
-- どの権利の保護,誰が保護する
-- 恩恵の享受:緊急電話のユニバーサルサービスのようなサー...
-- 使わない人のコストは誰が負担すべきか
-- 持続可能なエコシステム:公正かつ自由な競争環境の維持・...
- 規範形成の動向
-- IEEE EAD 1st ed.: 2019/03,
--- 設計・運用で人権・複利・データ主体性の普遍的価値の実...
-- EC High-level Expert Group on AI, Ethics guidelines fo...
--- 七つの原則,AIは変化するが,この七つの原則を達成する...
-- OECD,Principle on AI (Recommendation of the Council o...
--- AIシステムのライフ差来る(設計,実装,運用)に原則の...
- 法的課題
-- 国際規範との役割分担
-- OECD外の中国などとの規範のすりあわせ
-- 普遍的な人権といった価値自体の国際的なすりあわせはない
-- 地理的な連続性が無関係になったことへの対応
- 法と技術の役割分担
-- 学習能力のあるシステムでは by design 以外の方策
-- メタ技術の法(ウゴ・パガロ),デザインのデザイン
* [2A5-KS-6] 物理学との対話2 ―科学とAIの接点― [#za5e5d9c]
- https://www.meeting.jps.or.jp/JSAI-JPS/
** オープニング [#b6945def]
矢入郁子
- 物理学から深層学習への期待
-- データの分析 → 隠れた物理法則を見つける思考のヒント → ...
** 経緯 [#bcf21f1f]
澤 博
- 2017年:AI学科と物理学会の連携
- 2018-06-07:JSAI2018 「機械知能と理解」
- 2018-08-11-12 日本物理学会主催 科学セミナー 「AIと物理...
- 2019年〜:両学会市場で企画記事の掲載
- 物理学とAIと
-- 物理学の歴史:実証主義(実験×理論),技術革新と物理学...
-- 認知科学(日高)理解とは関手の発見である
-- AIの能力は認知限界を超えているので,ブラックボックスの...
-- 「AIを理解する」は新たなテーマではなかろうか?
** 機械に物理を教わる日は来るか → 部分的には既にそうなっ...
勝本信吾
- AIとは何か?,アナロジーと分類,人がAIを通して世界を理...
- fourth paradim:ニュートンの法則は,ブラーエからのパタ...
-- 低次元公理系としての物理学は必要なくなる
- 物理学会でも28件の機械学習系の発表がある
- AI→物理の例:レーザ切断
-- 100を超えるパラメータの調整が必要,アブレーションとい...
-- 穴の奥の凸凹のパターンとパラメータの関係をNNで予測でき...
-- 教師データを作るのにいろいろ試していたら,今までの理論...
-- 個体の電子状態の第一原理計算:汎関数があって計算が大変...
--- 汎関数をNNで求めてしまうと,今までを凌駕する近似が出...
- 量子計算による機械学習
-- 量子ゲート操作とNNは相性がよい → 何でこんなに相性がい...
- このようにいろいろできるが,説明ができるAIが欲しくなっ...
- 丸山の高次元科学への誘い
-- 物理型ではない自然科学になるのではないか
** 素粒子物理事件とAIの接点 [#sccb7df3]
田中純一
- https://sites.google.com/view/icepp
- ヒッグス粒子発見:標準模型が完成した
- 素粒子物理:ビックバン後 10^-12秒までたどれるようになった
-- 暗黒物質などはまだ説明できていない
- LHC:アトラス検出器,16000画素のカメラ
- 素粒子の研究とコンピュータ
-- モンテカルロシミュレーション,ファインマン図
-- ATLAS実験:400PBのデータ,モンテカルロシミュレーション...
-- 計算資源:GRIDの実用化
- モンテカルロシミュレーション:確率的にヒッグス粒子は生...
- AI利用@素粒子実験
-- boosting + DT は良く使われるが,深層学習はあまり使われ...
-- エネルギーと運動量 から直接結果が出る方法を開発するの...
- 再構成:検出器のデータの処理
-- Kaggleでも従来手法では超えていない → 荷電粒子が磁場で...
- データ解析
-- boosted DT,深層学習と比べても性能がいい,20変数ぐらい...
- 自動「新粒子探索」
-- 人間の分析は,あたりを付けてよさそうなデータを分析して...
-- 機械に分析させたら,データの他の部分からも何か新たな粒...
** 知の物理学研究センターが目指すところ [#t54dd79a]
上田正仁
- なぜ物理学とAIの融合か?
-- 複雑な自然から,「再現性」のある特徴を抽出する → 機械...
-- 物理学者はカンでやってきたが → 組織的に行う Physics fo...
- 物理原理で説明可能なAIの構築
-- Web上などのデータは文化的な影響を受ける:月の海は国に...
--- 物理学だと物理法則に依存 → データは説明可能なので,説...
サイエンスするAI
- 人間の発見の追体験:発見プロセスをAIに実装する方法の解...
- 科学の発見は段階的:ブラーエ→ニュートン→アインシュタイン
- AIは量子力学を理解・発見できるか?人間の直観にも合わな...
* 6月6日 (木) 3日目 [#o2427771]
* [3A1-PS-3] Explain Yourself – A Semantic Stack for Arti...
Randy Goebel1(1. Professor of Computing Science at the Un...
- 第3次AIブーム:大きな進展とともに,データは大企業に囲わ...
- 深層学習・強化学習 ⊃ 機械学習 ⊃ 知識推論 ⊃ 人工知能
- 説明の重要性
-- 複数の抽象度でのモデルの構築が必要
-- エキスパートシステムの MYCIN は,生成したルールの説明...
-- Sutton の主張:弱い汎用手法が結局は,知識を使う手法を...
-- 深層学習ネットの回答:猫が棚に座っている → 実際は棚に...
--- 二つの修正方法:猫は寝ていないという知識を与える vs ...
- アブダクションと説明
-- Abduction, C.S. Pierce;Scientific explanation, verisim...
-- Causality, Peral "estimands" are abductive explanations
-- アブダクション:帰納のように汎化はせず,個体の属性を出...
-- 事実 + 説明可能な理論 → 観測:ができるとが科学的合理性
-- 仮説集合(可能なもの全て) → 説明できる理論(事実と無...
- 多層の説明モデル
-- 分野ごとに意味階層がある:セマンティックWebの階層,TCP...
--- 上位の階層の説明は記号的,下位はは非記号的
-- 階層は分野(domain)に依存
--- タンパク質の1次構造 と 2次構造 はそれぞれ別の記号で荒...
--- 画像:風景⊃物体⊃線
-- アブダクションの結果は,適切な抽象度で行う必要
- ボトムアップな説明モデルの構成
-- 深層学習による画像認識モデルの説明
-- 画像認識:入力(画像)+ saliencymap(モデル)→ 入力の...
-- 評判分析:考慮されている単語の抽出,
-
-- 抽象度が下位の方から:coincidence → correlation → caus...
-- ホーン節を正例・負例を使ってデバッグする
- まとめ
-- 説明を考えるうえで,意味的な抽象度の階層を考えることは...
-- 学習を使って説明を構成できる
* [3I4-KS-10] AIマップタスクフォースの活動 ―AI初学者・異...
- ターゲット:異分野の研究者と初学者
- マップA:知識はどのような処理か
-- 人間の知識処理を実現するというAIの立場から
-- ノーマンの行為の7段階モデル:知覚,解釈,評価,目標,...
--- この各ステップはAIの各段階に対応している
-- さらにその外側に人間との対話や,AIの社会での位置づけな...
- マップB:
-- 研究のアプローチは多様 → 応用分野も多様
-- 技術の発展の軸:三つのブーム,それに対応した応用分野の...
- マップC:基礎から応用への展開
-- 大分類:基盤→手法→応用
- マップD:知能をどのように捉えるか
* 6月7日 (金) 4日目 [#y3aa45a5]
** [4E2-OS-7a] AIの法学の応用(1) [#te4d4d95]
- 法律とAIは50年ぐらいの研究がある
-- より公正で効率的なシステムをめざす,法律家の訓練,法曹...
-- 1976 Taxman の法律エキスパートシステム
-- 法解析学 legal analytics 2010ごろ
-- 最近 AIがもたらす法律問題
- 2018/02 ネットを通じて民事裁判を起こせるように
** [4E2-OS-7a-01] (OS招待講演)犯罪捜査支援のための犯罪者...
〇財津 亘1(1. 富山県警察本部刑事部科学捜査研究所)
- 警察の組織:刑事部
-- 科学捜査研究所:法医(DNA,顔画像),化学(薬物),物...
- 専門:犯罪心理学,捜査心理学,認知心理学,精神生理学
- 著書『犯罪捜査のためのテキストマイニング』『犯罪者プロ...
- プロファイリング
-- 統計データや心理学的手法で,犯行の連続性,犯人の年齢層...
-- 依頼数は500件ぐらい,事件数では1000
-- 1994年に公式に研究開始,2000年に北海道で実務開始
-- 犯人を特定するものではない → 捜査効率を上げ,早期検挙...
-- 特異な事件に限らず,連続放火や連続窃盗に有効
-- 犯人像の推定:既知の犯罪行動 → 未知の犯人の属性を推定
- FBI以前(〜1970年)→ 体系的ではなかった
-- 切り裂きジャック事件:トーマス・ボンドによる分析
-- マッドボンバー(米,1940-50),ジェームズ・ブラッセル ...
- FBI以降
-- 臨床的プロファイリング(FBI方式)1970〜:性的殺人犯の...
-- 統計的プロファイリング(リヴァプール方式)1980〜:Davi...
- FBIのプロファイリング
-- 1977年より,36人の性的殺人犯の面接調査:秩序型(被害者...
-- 秩序型:デッド・バンディ,30人を殺害,被害者の前で障害...
-- 無秩序型:リチャード・トレントン・チェイス,6人を襲う...
- 臨床的プロファイリング
-- 面接の技術の個人差,回答の信頼性,類型が恣意的で曖昧,...
- 多変量解析による犯人推定(架電爆破予告)
-- 犯行曜日,犯行時間帯,予告対象,架電先,金銭要求,声の...
-- カテゴリカルPCA:2次元の分布図を描いて,類型を求める
- 多変量解析の問題
-- 現実の様々な事件を少数の類型に当てはめるのは無理,過去...
- データの特性
-- 100件程度のデータ,多変量,カテゴリカル,欠損値がある...
実務の仮想事例(似た事例)
- 犯行
-- 複数の市にまたがる,アパート1階で,ガラスを割って,土...
-- 事件1と2は指紋が一致,2と4はDNA型が一致,3と5は足跡が...
- 過去の解決済み事件のデータからモデル構築
-- 事件を当てはめて,国籍,性別,年齢層,就業上程,婚姻,...
- ベイジアンネットの利点
-- 捜査員の経験や先行研究をモデル化できる
-- 事前に変数選択をしなくてよい
-- グラフで表示できるのは,捜査員に説明しやすい
-- 都道府県に依存しない分析
- 機械学習の導入(2000年代)
-- SVM と ランダムフォレストを使ってみた,年齢層が難しい
-- ブラックボックスなものは使いにくい
- 分析の種別
-- プロファイリング → 有効
-- ポリグラフ,筆跡鑑定 → AIは補助的
** [4E2-OS-7a-02] 法律の要約のためのランダムフォレストを...
〇小川 泰弘1,2、佐藤 充晃2、駒水 孝裕1,2、外山 勝彦1,2(1....
- 法令:社会の設計図 → 法令は読みにくい・理解しにくい → ...
-- 法令には官報に「法令のあらまし」があるが,1973年より前...
- 各文が重要かどうかの分類器を利用 → ランダムフォレストを...
** [4E2-OS-7a-03] AIによる立法支援システム [#sf325778]
〇角田 篤泰1(1. 中央大学)
- 法令:中央官庁の官僚の他に,自治体職員も条例・規則を作...
- 立法過程はソフトウエア開発プロセスは似ている → アジャイ...
- eLen条例DB:9割の自治体の全公開例規を収集して検索できる...
- 共通部分をテンプレートとし,違う部分を各自治体で選べる...
** [4E2-OS-7a-04] AI裁判支援システムへの人々の期待と受...
〇太田 勝造1(1. 東京大学)
- 裁判の構成要素:事実認定 → 法規範の法律要件への当てはめ...
-- 事実認定:ある証拠方法があると主要事実という経験則で決...
-- 当てはめ:法があって結論が決まるのと,結論があって法と...
-- 法的推論:記号的推論そのもの
- 難しさ:法的当てはめは,判例には相互矛盾や誤りもある
- レベル3と5の自動運転について,日英米瑞でアンケートした...
- AI裁判についてのアンケート → AI裁判の受容は低い
* [4E3-OS-7b] AIの法学の応用(2) [#h4a5f620]
** [4E3-OS-7b-02] 司法試験の問題分類と法律文書における人...
〇清田 直希1、狩野 芳伸1(1. 静岡大学)
- 人物関係抽出:条文中の複数の人物間の立場や役割を明確に
- 人物役割付与:人物がどのような特徴があるか(未成年,買...
- 人物関係を抽出するための辞書を作成した
** [4E3-OS-7b-01] 司法試験自動解答における論理型言語PROLE...
〇林 隆児1、狩野 芳伸1(1. 静岡大学)
- PROLEG:Prologを用い,民法・判例によるルールベースと,...
- 自然言語の司法試験問題文から,ルールベースの該当するル...
** [4E3-OS-7b-03] 法律構成を表す双極議論フレームワーク上...
〇川﨑 樹1、森口 草介1、高橋 和子1(1. 関西学院大学)
- 双極議論フレームワーク(BAF):発言間の攻撃関係と指示関係...
** [4E3-OS-7b-04] 機械学習による裁判の裾野拡大の試み [#c5...
〇川本 達郎1、靖本 真未1、本村 陽一1(1. 産業技術総合研究所)
- 民意で法律を決められるか? → 回答者次第
- 投票クラスタリング:選択式回答と自由記述回答の両方がで...
- 離婚時の親権問題についてアンケートを実施
-- 状況の相談者が専業主婦と専業主夫で大きく回答に差があった
** [4E3-OS-7b-05] 刑事訴訟版のPROLEGの開発 [#m71ea2a6]
〇佐藤 健1、西貝 吉晃2(1. 国立情報学研究所、2. 日本大学)
- PROLEG:原則と例外に基づく知識表現言語,大陸法を念頭に...
-- 原則・例外で記述したルールベースと,実際の事件の事実を...
- 例外事由があるとき,証明責任が被疑者と検察のどちらにあ...
- 法令に記述されていない要件が存在する → 教科書などから別...
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