2017年04月28日

AI(人工知能)とプロ棋士の意外(?)な関係

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

先日、14歳の中学生プロ棋士・藤井聡太四段が、非公式ながら将棋界のレジェンド・羽生善治三冠を破り、
今、大きな話題になっています。
私は将棋を打ったことがないので、それがどのくらい凄いことなのか今イチ分かりませんが(苦笑)
藤井棋士には、小学生の頃に出場した詰将棋選手権で、
プロの棋士が1問目を解いている間に全問解答して退出してしまったというエピソードがあるそうです。
一体、彼の頭の中はどうなっているのでしょう?

理化学研究所 脳科学総合研究センター・田中啓治先生の調査研究によれば、
プロ棋士とアマチュア棋士では、使っている脳の部分が違うそうです。
両者に詰将棋の問題を見せると、アマチュアは人間が意識して考える部分が反応するのに対し、
プロは無意識の行動をする部分が反応するのだとか。
この無意識の思考が、いわゆる直観です。
それだけ聞くと「やはり彼は天才なんだな」と思ってしまいがちですが、
田中先生は「直観は養うことができる」として藤井棋士の偉業も直観が養われた結果だと言います。
5歳で将棋に出会った藤井少年は、そこで覚えた詰将棋を10年間毎日こなし今も続けているそうです。
本人がそう感じているかどうかは別にして、努力を積み重ねてきた人なのですね。
つまり、長年に渡って何通りもある将棋の手筋が脳に蓄積され、
その蓄積から「直観」によって瞬時に最善手を導き出すわけです。

それらの話を聞いて、ここでふと、こんなことを思ってしまいました。
「それって、AI人工知能)のことじゃない・・・?」

AIは、膨大なデータの中から相関関係瞬時に判断して最適解を提示することを得意とします。
例えば、コンビニでは、毎日いろんな人がいろんな商品を購入していきます。
コンビニのレジでは支払い時に商品購入者のおおよその年代と性別も同時に登録されますが、
AIにかかれば、例えば
通勤時間帯30代男性○○をよく買い、○○を買う人は同時に△△も買う傾向にある」
ということが分かったりします。
私が将棋を知っていればもっと上手い比較例をあげられるのですが(苦笑)、
まぁこれと同じようなことが藤井棋士の頭の中では行われているということですよね。
そう考えていくと、ようやく私にも将棋の凄さがわかってきました(笑)
冷静に考えれば、人間をつかまえて「AI人工知能)みたい」という発想もおかしな話ですが(苦笑)

さて、弊社では引き続きAIに関する取り組みを進めています。
弊社が取り組んでいるのは、自然言語処理によるソリューション構築です。
ここでもデータは重要であり、“”もさることながら“”も重要な要素となります。
自然言語処理は、質の良い学習データをいかにたくさん用意できるかが鍵を握ります。
現在は、この学習データの整備を本格的に始めようという段階ですので、
もう少ししたら詳細をお知らせできるかもしれません。
乞うご注目を!
posted by CBIT池田 at 17:54 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2017年04月17日

人工知能(AI)と気象情報

こんにちは。

ナレッジリング開発・マーケティング担当の鈴木です。


ふとカレンダーを見るともうすぐゴールデンウィークですね。

連休を利用して国内や海外に旅行を計画されている方も多いのではないでしょうか。

となるとお天気が気になるところですよね。

最近このブログはすっかり人工知能(AI)の話題一色になっておりますが、

今回も人工知能(AI)と関連した話題です。


「コグニティブ時代の気象予測サービスが登場!」(出典:IBM)

ということで「Watson」で有名な日本IBMが3月13日に「The Weather Company Japan」を設立し、

WatsonをはじめとするIBMのコグニティブ技術を組み合わせた気象予報気象データに関する

ソリューションの提供を開始すると発表しました。

気温の予測を1℃間違えるだけで数億円以上の損失が発生する製品・サービスを取扱う業界もあるそうなので、

そうした業界ではこうしたコグニティブ技術の進展を心待ちにしていたのではないでしょうか。

「うちの業界もまさにそういう業界!」という方がおられましたら「The Weather Company Japan」について

ぜひチェックしてみてはいかがでしょうか。

日本IBMは今回初参入ですが気象情報の分野では人工知能(AI)技術の導入は比較的進んでいるようで、

例えば世界最大の民間気象情報会社ウェザーニューズ(英Weather News Inc.)では、

すでに人工知能(AI)の技術を自社のサービスに導入しており、

2016年夏から人工知能が作った天気予報原稿をテレビ局に配信しているそうです。

(出典:ITpro)

従来の原稿はすべて人間の担当者が執筆していたところを、

現在は人工知能(AI)が降水確率などの数値を引用する文章を生成し、

人間の担当者が気象衛星による雲の画像や天気図などの概観を追記し

人工知能(AI)と人間の担当者が役割分担しながら一本の原稿を仕上げているようです。

また、ウェザーニューズではFacebook Messengerを使用して

コミュニケーション形式で気象情報を知ることができるチャットボットサービス

「ウェザーロイドAiri(アイリ)」のサービスを昨年7月6日から開始しているようです。

遅ればせながら少しだけ使ってみました。


無題.png


まずは今日(4/16)の東京の天気を質問してみました。

わたし(右):「今日の東京の天気を教えて」

Airi(左):「東京の16日の天気は晴れ時々くもり、最高気温は26℃、最低気温は13℃です。」

良い感じです。続けて今日の沖縄の気温を質問してみました。

わたし:「沖縄の気温は何度ですか?」

Airi:「沖縄の16日の天気はくもり時々晴れ、最高気温は26℃、最低気温は22℃です。」

うん。天気は聞いてない。聞いていないぞ。けれども気温は分かったから良いか。
次は東京の湿度を聞いてみよう。(図中赤枠で囲った部分)

わたし:「東京の湿度は?

Airi:よく聞くけど、詳しく知らないお天気用語

   『湿度』 相対湿度は水蒸気量とそのときの気温における

   飽和水蒸気量との比を百分率で表したものです。

   何言っているか分かるかな?

おっと、美少女AIがおかしな事を言いはじめたぞ?!
こんな時はGoogle先生に聞いてみよう。教えてGoogle先生。

「湿度とは空気の乾燥の度合いのことを言います。

(中略)

湿度には【絶対湿度】と【相対湿度】があり、一般的に湿度は【相対湿度】のことをいいます。

【絶対湿度】
空気には常に水蒸気が存在しています。その空気の1立方メートルの中にある水蒸気の量(g)のことを絶対湿度といいます。

【相対湿度】
空気は酸素や窒素などの気体からなっていますが、それ以外に水蒸気を含むことができる部屋があります。その部屋は空気の温度によって大きさが変化します。その時の部屋全体(水蒸気を含むことができる限界量)に対して、実際水蒸気が入っている量を割合%(RH)にして表示しています。
(出典:快適生活創造企業EMPEX)

なるほど普段天気予報などで良く聞く湿度とは相対湿度のことを指していて
Airiちゃんは相対湿度の定義について教えてくれたのか。ひとつ賢くなったぞ。

「で、今日の東京の湿度は?いったい?・・・??」

こういうところが人工知能(AI)サービスとのコミュニケーションで

「???!」と感じるところですよね。

同じような体験をされている方も多いのでは?

(ちなみに天気JPで4/16の20時の東京都の湿度は82%になっていました。)

とは言えAiriちゃんは海外の天気にも対応していて

スマホのメッセンジャーアプリから手軽に世界各地の天気を教えてくれるので、

もし興味を持たれた方は

今度のゴールデンウィークの移動中にでも暇つぶしにでも利用してみてはいかがでしょうか?

弊社の人工知能(AI)に関する取り組みについても何かお伝えできる事が出てきたら

このブログでもご紹介させていただきたいと思います。


それでは今回はこのへんで!

少し早いですが良いゴールデンウィークを!



posted by CBIT鈴木 at 09:57 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2017年03月31日

AI(人工知能)は、学習データが命

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

このブログでは最近頻繁に「AI人工知能)への取り組みを進めています。」と言っていますが、
取り組み始めた初期の頃よりだいぶ知見が蓄積されたように感じています。
今回は、その状況について少しだけお話したいと思います。

一つ前の投稿で、AI4つの分野音声認識画像認識機械学習テキスト解析について
紹介させて頂きました。
私たちが取り組んでいるのは、この中で言うとテキスト解析の分野です。
自然言語処理とも言われますが、要するに、
コンピュータが人間の会話を理解しそれに応じる技術のことです。
しかし、コンピュータがそれなりに人間の会話を理解出来るようになるには、
たくさんのことを学習させなければなりません。
「コンピュータにたくさんのことを学習させる」というのは、具体的に言うと、
「コンピュータに膨大なデータを投入する必要がある」ということです。
では、この膨大なデータをどうやって集めるかというと・・・
一般的に“良し”とされているのは、サンプルで用意した文章ではなく実際の会話だと言います。
ところが、これを収集するには時間と手間がとても掛かるのです。
単に会話を収集するだけであればSNSなどから大量なデータを入手できるでしょう。
でも、ビジネスでAIを取り入れようとするなら、一般会話を覚え込ませてもあまり意味はありません。

ところで、あなたは業務中に、社内または業界内でしか通じない単語を用いて会話することはありませんか?

例えば、インバウンドという単語。
最近は日本に旅行に来る外国人が増えたので、
一般の人でも「インバウンド」と言えば「外国人旅行者」と理解する人が多いかと思います。
この意味での「インバウンド」は、旅行業等で使われることが多いのではないでしょうか。
しかし、業種・業務が違えばその意味も変わってきます。
コールセンターで「インバウンド」と言う場合は、お客様から掛かってくる電話のことを意味します。
ちなみに、私はマーケティングに携わっていますが、
マーケティングでも「インバウンド」という単語を使います。
コールセンターで使う場合の意味にほぼ近く、お客さまからの問合せのことを指します。

もう一つ例を挙げてみましょう。
私が所属しているIT業界ではデフォルトと言えば、初期設定の値のことを言います。
業界人でなくてもITに精通している人なら普通に使う単語かもしれませんね。
ところが、金融業界で「デフォルト」と言うと、債務不履行を意味します。

このように、AIを導入するなら専門用語も的確に理解するように学習させてこそ、
その業務でAIが活きるということになります。
もし、金融業界のIT担当者が「デフォルト」と言ったら?
人間なら文脈から「債務不履行」か「初期設定値」のどちらの意味かを理解できますが、
AIの場合、きちんと学習させておかないと間違った理解の会話が返ってくることがあります。

今、私たちは、ある業界のデータを用いてAIに学習させようとしています。
試行錯誤が続く日々ではありますが・・・
これについては、またの機会にご報告したいと思います!
posted by CBIT池田 at 17:44 | Comment(0) | 開発 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする