( 公開用 )

T2C_ (Twitter : @T2C_)

目次•背景

▫選択理由▫人工知能概要▫論文の背景

•論文読解▫論文概要▫実例▫必要な技術

•まとめ

論文タイトル[ Building Watson:An Overview of theDeepQA Project ]

論文の選択理由•コンピュータ科学に興味•情報学に興味•哲学や心理学にも興味•人間の思考やその生成過程、行動原理に興味

　　　　　人工知能 (Artificial Intelligence) に興味

人工知能とはエーアイAI 【  Artificial Intelligence 】 人工知能

人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことをいう。

参考：【 Artificial Intelligence 】 IT 用語辞典http://e-words.jp/w/AI.html　

人工的な知性体

→ 無理？

人工知能の応用例Siri （音声認識、自然言語処理）

　　　　　　　　　　

ルンバ（ゴミの認識、学習による効率性の追求）

人工知能の応用例２Google の猫を認識するブレインシミュレータ ( 画像認識、自動学習 )

　 広告表示 ( 分類･予測モデル )

研究（一例）

　　ゲーム AI

無人機（ UAV など）

将棋

チェス

選択した論文の背景•IBM→DeepBlue の栄光をもう一度！！

(IBM Research was looking for a major research challenge to rival the scientific and popular interest of Deep Blue)

→ しかしチェスは限定的　　　→高度な推論システムで人間を超える AIを

→”Watson Project” → この論文へ

Watson とは•QA(question-answering technology) の　一貫として開発、チャンピオンレベルの人間と　　　リアルタイムに競わせる事を目的とした　コンピュータシステム。　 Jeopardy! と言う番組を通して競わせる。　　 With QA in mind, we settled on a challenge to build a computer system, called Watson, which could compete at the human champion level in real time on the American TV quiz show, Jeopardy.

Jeopardy! とは•テンポの良い早押しのクイズ番組•ジャンルと賞金の書かれたパネルを一つ選び、クイ

ズに答えてゆき、最終的に最も賞金の多い者が勝利。

•答えを ( 答え ) とは何ですか？ ( 答え ) とは誰ですか？の形式で答える。

　例 . Q: That country’s national flag has red disc in the center.( 国旗の中心に赤い丸がある

A: What is the Japan?( 日本とは何ですか？ )

実例2004 〜 2005 年にかけて 74 回連続でチャンピオンになり、 250 万ドルを超える賞金を稼いだKen Jennings 氏と、同番組で最多となる 325 万5102 ドルの賞金を稼いだ Brad Rutter 氏（これから実際に Watson とも競い合う）

https://www.youtube.com/watch?v=g4U-AN36Lm4

必要な技術、求められるもの•問題の分析 (question analysis)

▫Question classification, automatic source acquisition

and evaluation, logical form generation, etc•回答方法の予測 (questions answering)•スピード (performance)

▫with roughly 3 seconds to answer each question

•戦略 (strategies)•確信度推定 (confidence estimation)

実際の処理概要図

最終的な性能•85% 以上の質問に 5 秒以内で答える事が可能で、 またそれは実戦にも十分である。

▫We are currently answering more than 85 percent of the questions in 5 seconds or less – fast enough to provide competitive performance, ..

•( 論文の時点で ) 模擬戦で 64% の勝率を誇った。

結果（論文外）•人間に圧倒的強さをもって勝利　https://www.youtube.com/watch?v=YLR1byL0U8M　

今後の課題•速度や正確性の向上

•より幅広い分野への対応

•この技術を使用して、法曹界、産業界、 とりわけ医療界への参入を。

まとめ•IBM は、一部とは言え人間を超える様な知識と それを活用する力を持ったマシンを創造した。

•人間の複雑性は留まる所を知らず、　今をもってなお未知の領域が多い。

•この知能システムやその並列化や高速化のアルゴリズムは様々な分野に応用が利く。

ありがとうございました。