人工知能と数式処理システム

【今週の目次】
1. STEMウォッチ 2. 近況報告

1. STEMウォッチ
私が注目する「科学、技術、工学、数学」の情報を紹介するコーナーです。隔週で更新しておりましたが、今後は不定期更新とします。11月からの新コーナーにご期待下さい。

第5回 「人工知能と数式処理システム」

今年の3月、Google Deepmindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラムAlphaGoが、世界最強の囲碁棋士の1人であるイ・セドル九段を破り、ニュースになった。このAlphaGoに用いられているようなAI(人工知能)の技術は、今後、人類の知の拡大をどれほど加速してくれるだろうか。

Google Deepmindの共同創業者の一人であるDemis Hassabis氏は、インタビューで「AIにアシストされる科学」を目指すというビジョンを語っている。曰く、約15年後にはAI科学者がNatureの論文に著者として加わることになるかもしれない、と。この15年というスパンが的を射ているか否かはともかく、今や多くの研究者がその目標に向かって動いている。

ところで、ある意味では「AIにアシストされる科学」はとっくに始まっていると言えるかもしれない。というのも、MathematicaやMaple、フリーソフトではSageといった数式処理システムが、すでに科学や数学の研究において深いレベルで利用されているからだ。

先週の月曜日(2016年8月8日)、新バージョンのMathematicaがリリースされた。今回のバージョンには、幾つもの注目すべき実験的な新機能が追加されている。とくに、AlphaGoにも使われた深層学習を、専門知識なく利用できるニューラルネットワーク関連機能の導入は面白い。今後、市井の研究者が最新のAI技術をどのように科学や数学に応用していくのか、本当に楽しみでならない。

【カエルの確率47.8%の鳥】
bird

ちなみに、私のラップトップでもこの新機能を試してみた。10種類のラベル付き画像のデータベース(CIFAR-10)を使い、サンプルの神経網に約15分間の訓練をさせてみると、それなりの精度を実現することが出来る。(ただしまだミスも多く、例えば、上の画像については、カエルの確率が47.8%,鳥の確率が36.5%、猫の確率が6.8%などとなった。)

【参考サイト】
Demis Hassabis氏へのインタビュー記事として、2015年の記事(英語)2016年の記事(英語)を参考にした。AlphaGoのアルゴリズムに関する論文(英語)や、Deep Q-Network(DQN)に関する論文(英語)は、まだあまり読めていないが、各所にあるこれらの論文の解説記事なども大変参考になる。

宣伝ではないが、Mathematica 11に追加された新機能の紹介は、Wolfram Researchという会社が科学研究の未来をどのように捉えているのかが垣間見えて面白い。

 

【今週の目次】
1. STEMウォッチ 2. 近況報告

投稿者: miurror

韓国高等科学院 (KIAS) 研究員 / 数理科学絡みで色々な研究をしています。最近は人工知能やバーチャルリアリティなどの情報技術を、数学的現象を観測する手段として用いることに関心があります。