イベント / EVENT

2021年度市民講座「情報学最前線」

国立情報学研究所の研究者らが「情報学」の先端を一般向けに解説する、年6回のプログラムです。

開催概要

参加費	無料
会場	オンライン
コーディネーター	福田健介（国立情報学研究所准教授）岸田昌子（国立情報学研究所准教授）
主催	国立情報学研究所

第1回

デジタルの日

データに隠れた規則性を探せ！
〜パターンが織りなす構造とAI〜
杉山麿人

　データの中には様々なパターンが隠れています。例えば、スーパーマーケットの購買データから、よく購入されている商品の組合せ（商品購入パターン）をうまく見つけ出すことができれば、その後の販売戦略に役立てることができます。
　このようなデータの規則性に着目した解析は、色々なところで使われています。創薬においては、分子をグラフとみなしてたくさんの分子グラフの中から有益な分子構造（部分構造パターン）を探し出す、という同様の原理にもとづいたアプローチが実施されています。また、画像をパターンとみなすことで、新しい画像を生成することも可能になります。　
　本講座では、パターンの発見、生成、分解、比較といったAIに欠かせないデータ解析技術について、その鍵となるパターンの空間がもつ構造に焦点を当てながら、原理から実践的手法までをご紹介いたします。

資料
Q&A

第2回

AI製品の信頼性をどうやって評価する？
〜AIのすごさと製品としての難しさ〜
石川冬樹

　様々な産業分野で人工知能（AI）の活用が追求されています。現在大きく広がっているのは、データを学習させることで欲しい機能を作り上げる機械学習という技術です。これまでソフトウェアシステムを作る際には、人間のエンジニアが処理や動作に関する指示をプログラムとして与えていましたが、機械学習技術を用いる場合、処理や動作を学習するためのデータを与えることになります。すると、できたシステムの処理や動作は、エンジニアが直接決めていないどころか、場合によっては詳細は把握しきれないということがあります。このようなAIを「製品」としてしっかり評価し、安全・信頼を築くための取り組みが盛んに行われています。
　本講座では、最近のニュースも交えながら、AIの信頼性に対する考え方について紹介します。

資料
Q&A

第3回

高校生向け

アルゴリズムで世の中を公平に？
〜ケーキ分けから家事分担まで〜
五十嵐歩美

　みなさんはいつもどのようにケーキを分けますか？各々が文句のないように公平に分けるにはどうすれば良いでしょうか？ケーキをどうやって分けるか、仕事や家事をどう分担するか、会社の儲けをどう配分するかなど、日常生活では、さまざまなものを公平に分ける場面に遭遇します。しかし、何を持って公平とするかは人によって異なり、すべての人が満足するような分け方を求めるのは必ずしも自明ではありません。
　本講座では、日常に潜む公平性の数理・アルゴリズム理論について分かりやすく説明します。

資料

第4回

学術情報は誰のもの？
〜オープンサイエンスを通じて、皆で創る未来社会！〜
船守美穂

　学術情報って、なにやら難しい響きですね。論文やデータ、プログラムコードなど、研究者が研究活動中に生み出す諸々の情報のことを言います。何、もっと難しいって？そうですね。でも、研究者の研究活動の軍資金のほとんどは国の予算で、元はといえば皆さんの税金なので、これら学術情報は社会にいる皆さんのものとも言えるのです。
　そんな学術情報を、インターネットを通じてオープンにし、学術を皆のものにしようという動きがあります。オープンサイエンスという動きです。なになに？学術情報がオープンになっても専門的すぎてわからないって？そうかもしれません。でも、自分が興味関心を持ったところについては、結構面白くて、新しい世界が広がるかもしれません。論文は英語だけでなく、日本語でもあります。それに、どのような研究活動がなされているかがわかるようになったら、「こんな研究をして欲しい」なんていうリクエストも出せるかもしれません。研究者と社会の皆さんがコラボして研究をしたら、何か素敵なものが生まれそうではありませんか？そんな素敵な未来社会に向けての一歩が踏み出せるように、ぜひ、この話を聞いてみてく下さい！

資料

第5回

高校生向け

言葉の意味がわかるってどういうこと？
〜言語を理解する AI の発展と評価〜
菅原朔

　人工知能にかかわる研究の目標のひとつとして、人の言葉が理解できる機械を作ることが挙げられます。人とおしゃべりができるチャットボットや自動翻訳などが代表的な技術ですが、その基礎部分では「伝えたこと・書かれていることがちゃんとわかるもの」を作る必要があります。では「わかる」ってどういうことでしょうか？どのようにしたら「この機械は人間の言葉がわかるんです！」と言えるでしょうか？哲学や言語学などの分野ではずっと昔からこうした問題が取り組まれていますが、人工知能技術を発展させる上でも避けて通ることができません。人間相手のように面接をして受け答えがうまくできればよいでしょうか。国語の試験で良い点が取れればよいでしょうか。そのためにはどのような質問・問題を用意する必要があるでしょうか。
　本講座では、人間のように言語を理解させる技術の最近の発展や、「わかる」ことを取り扱う難しさについて紹介します。

資料

第6回

和訳テロップあり

Food and Mood
〜any relationship ? Towards Data Science〜
アンドレスフレデリック

　データサイエンス研究のゴールのひとつに、情報を抽出し、パターンを見つけ、予測を立てるシステムやアルゴリズムを構築することがあげられます。「食」と「気分」の関係についてデータサイエンスを活用することで、人がとる食事パターンを探ることができます。
　「気分」とは、ポジティブまたはネガティブな感情を含むものと定義することができます。つまり、「食」と「気分」の関係を理解することは、人の食の好みや料理への期待感を正確に把握することに繋がるともいえます。その日の気分により、食行動を感情と一緒に分析し、分類や予測を行うことは、最近の飲食業界で最も注目されるテーマのひとつです。つまり、食べ物の選択の決定要因や、食べ物の消費が気分に与える影響を見つけることは、感情的な食事の行動パターンを生み出すのに役立つのです。
　感情的な食事は、従来、悪い気分と紐づけられがちでしたが、良い気分も食行動に影響を及ぼすことが認識されるようになってきました。食行動は、悪い気分から良い気分まで、気分に応じて変化するのです。「食」と「気分」の関連性についてより深く理解するにはどうすればよいでしょうか？
　本講演では、「食」と「気分」の分野における最近の動向と、「食」と「シェフの創造性」について、その難しさについて紹介します。