無料(申込先着順)講演概要はじめに現代のIT技術とその利用の一つの新しい焦点は、ML(機械学習)技術とAI(人工知能)技術にあります。機械が、人間のように学習し、人間のように思考する。これは科学者たちの長い間の夢でした。私たちは、そうした夢が実現する時代の始まりに立っているのかもしれません。近年の機械学習技術・AI技術とその利用の急速な発展と拡大は、現象的には、これらの技術に対する人々の全体的な理解を難しくしています。これらの技術で、何が出来て何が課題なのか、よく知ることがないと、空想的で根拠のない楽観論と技術否定に通じかねない悲観論の両極に、技術の評価が振動します。今回のレクチャーは、機械学習技術・AI技術の現在について、オーバービューを与えることを目的にしています。出来るだけ多くの人に、これらの技術の到達点と課題の概略を知ってもらいたいと思います。機械学習を知るためには人間の学習が必要であり、人工知能を作るには人間の知能が必要です。IT技術者の方には、自身でこの分野への問題意識を深めていくことを期待しています。機械学習技術を構成する複数の流れ最初に確認したいのは、機械学習技術・AI技術は、単一の技術ではなく、それを構成する複数の流れがあるということです。大雑把に言うと、次のようなものがあります。データの統計的分析をもとに、数値予測・クラス分けを行うもの。ニューラルネットワークの手法を用いて、生物の感覚・運動系の能力の相同物を機械上で実現しようとするもの。人間固有の言語能力と経験的な知識・推論システムに関わるもの。人間の数学的・論理的な推論能力に関わるもの。これらの領域は、相互に関連することもありますが、基本的には、独立です。興味のあるところから、手をつけるのがいいと思います。領域にあるのではと、僕は考えています。Now、iPhoneのSiri、WindowsのCortana等の、音声インターフェースのパーソナル・アシスタント・システムは、多くの人に、AI時代の到来を印象付ける上で大きな役割を果たしています。AmazonのAlexa、FacebookのMも、そうした動きに追随しています。Recognithion)技術を、共通のベースにしています。レクチャーでは、代表的なシステムの実装を紹介したいと思います。これらの音声質問応答システムの到達点は、現在の機械学習技術・AI技術の課題をよく示していると僕は考えています。