2016年03月

2016年03月31日

「理論を現象で検証する」から「現象から理論を導き出す」へ

梶田隆章先生ノーベル賞受賞記念講演会「ニュートリノの小さい質量」

という案内が来ました。

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梶田先生がノーベル賞を受賞した、ニュートリノ振動について

素粒子標準理論とは?

を見ながら振り返ってみます。


標準理論では、ニュートリノは質量を持たないとされてきました。梶田氏らの観測はこれを書き換える歴史的な発見となり、物質や宇宙の根源を探る研究に多大な影響を与えました。

ニュートリノ振動はニュートリノが質量を持ち、かつ、ゼロではないニュートリノ混合があるときに起こる現象です。

ニュートリノ振動は、1998年にスーパーカミオカンデ実験で発見されました。

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宇宙から飛んでくる宇宙線が大気と衝突して生成される「大気ニュートリノ」の中に含まれるミューニュートリノを観測すると、地球の裏側からやってきたミューニュートリノの数は、上からやってきたミューニュートリノの数の半分しかありませんでした。

ミューニュートリノが地球の内部を通って来る間に、タウニュートリノに変化してしまったためです。

ニュートリノ振動の発見により、ニュートリノがわずかながら質量を持つことが証明されました。

それまではニュートリノの質量は0だと考えられていたので、その発見は素粒子の枠組みを説明する「素粒子標準理論」に見直しを迫る、画期的な結果でした。

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ところで、「ニュートリノ天文学」の幕開けとなった「カミオカンデ」は当初、陽子崩壊観測のために建設されましたが、建設後わずか数か月で、大マゼラン星雲でおきた超新星爆発からのニュートリノを偶発的に観測しました。

基礎研究の世界では、何がどうやって役に立つのか?よくわからないところが面白かったりします。


物理学の偉大な先人と言えば、100年前のアインシュタインが思い浮かびますが、アインシュタインの業績を振り返ると、

アインシュタインの夢と超弦理論


1905年はアインシュタイン奇跡の年、と言われ、特殊相対性理論、光電効果、ブラウン運動の3つの後世に大きな影響を与える発表をしています。

アインシュタインと言えば、相対性理論というイメージがありますが、

・光電効果は、「光が粒子としての性質を持ち、光が物質に当って、電子が飛び出す現象」で後の量子力学へと発展します。

アインシュタインはこの研究でノーベル物理学賞を受賞しています。

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・ブラウン運動は気体、液体中に浮遊する微粒子の不規則な運動ですが、アインシュタインがこれを理論的に説明し、後の統計力学へと発展します。

アインシュタインはその後1916年に一般相対性理論で、重力の源があると、周りの時空にゆがみが生じることを発表しました。

例えば、巨大な質量をもつ太陽のそばを通る光は屈折する訳です。これをアインシュタインは予言しました。

実際に、1919年の日食において、実際に、星から来る光は、太陽のそばを通る時に屈折することが確認されました。

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科学者は、起きた現象について、後から理屈をつけるのは得意ですが、これから起きる現象を予言することはあまりありません。

これで一般相対性理論がにわかに注目されることになりました。


100年前のアインシュタインは、一般相対性理論を構築し、重力の源があると、周りの時空にゆがみが生じることを発表し、3年後の日食で、実際に、星から来る光は、太陽のそばを通る時に屈折すること検証しました。

一方、梶田先生は、スーパーカミオカンデでの観測結果より、ニュートリノ振動、つまり、小さいながらもニュートリノに質量があること、を発見しました。

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拡張現実と予感のセンシング、インターネットからセンサーネットの時代へ




仮説を構築し、検証する枠組みが成り立たなくなっている。それよりも、大量高速で、試しにやってみて、うまくいったポイントを数値的に記録しておき、まず成立させた上で、なぜ成立するのか?論理的に考察していく方が手っ取り早い。


と書きました。

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科学の世界でも、「仮説を構築し、検証する」スタイルから、「現象から論理的に考察」に移行していることを感じた講演会でした。




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2016年03月30日

工学の自然科学化から社会科学化、そして人間科学へ

多分野の研究が生み出す、応用と相乗作用




「構造、耐震、流体」などが本質的な工学の学問、とされるのに対し、このシステム化は、「付随業務」あるいは「雑用処理」のような扱いをされていました。

先生の、船体、短距離飛行機に人工知能を利用しつつ、設計した手法は、やがて様々な分野に応用されることになります。


と書きました。

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建築物、船などは、昔からありましたが、その設計、建造に、科学的知見が取り入れられるようになったのは、日本では明治以降、世界でもニュートン、ベルヌーイ、ライプニッツらの自然科学的知見が出てくる近代になってからで、それまでは大工、職人の経験、勘によるものでした。

産業革命以降、蒸気機関による鉄道、船、飛行機あるいは鉄、コンクリートによる建築物ができると、飛行機の空気による揚力、抵抗、船と波の相互作用、建築物の耐震、耐風など、これまでは考える必要のなかった、新しい自然と人工物の関係が生まれてきました。

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この、新しい自然と人工物の関係は、理学ではなく、主として、これら鉄道、船、飛行機、建築物、をつくった工学が担当することとなりました。

そこで、流体力学、材料力学などの学問が生まれました。

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鉄道、船、飛行機、建築物をつくる、工、技術に対して、新しい自然と人工物の関係の評価は、工、技術よりも、むしろ観察に近い自然科学的手法が取られます。

これは、自然科学の知見を取り入れて、モノ、技術を創りだす、という方向から、創り出したモノ、技術を自然科学的手法で評価する、という、一種のパラダイムシフトを生むことになります。

この自然科学から技術へ、技術を自然科学で評価、という両方向を使いつつ、技術は進歩していくことになります。

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また、

システム理論、システム思考、そしてシステム科学




工学はモノ、ハードを扱うのは得意だが、それ以外は苦手でしたが、線形計画法、オペレーションズ・リサーチなどにより、戦略、サービスなども対象になり、やがて、サービス科学、デザイン思考など、モノとサービスが一体不可分でシステムとして取り扱われるようになりました。

歴史を振り返ると、産業革命により、モノの生産性が大幅に向上し、交通、物流も大量、高速になりました。

すると、人、モノの流れ、動きが劇的に変化し、これまでの配置、ストックでは対応できなくなりました。

そこで、線形計画法、オペレーションズ・リサーチなど計画、オペレーション、システムを扱う必要が出てきました。


と工学は自然科学だけでなく、社会科学とも深くかかわることになります。

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金融、医療と工学の関わりについては、

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フィンテック(金融と情報通信技術の融合)とは?生活への影響は?

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自分で守る健康社会、健康の自分ごと化

さらには、工学は人間の能力の拡張にも深くかかわります。

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人間と技術の融合による、人間の能力の拡張




人間や人工物がそれぞれの能力を時間・空間の制約を超えて活用する、

Human AugmentationやInternet of Abilities(IoA)という概念を提唱し、様々な研究を展開しています。

究極のテクノロジーは、人間と相対するものではなく、人間そのものと一体化し、人間を拡張していくもの。

既にAR(拡張現実)は、人間の一部になり、人間ができることを飛躍的に拡大している


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最近、話題の人工知能のように、人間の視覚、聴覚、運動などの身体的能力だけでなく、知的能力にも関わります。

人工知能への情報理工学の取り組み

シンギュラリティー・人工知能から超知能へ




ロボット、人工知能は、大きな出力、繰り返し作業は得意だが、

・「巧みの細かい作業はできない」とされていましたが、今では3Dプリンターで製作

・「1か所の判断はできても、複数、大局の判断ができないので、将棋、チェスは初級レベル」だったはずが、名人、世界チャンピオンを破る

・「瞬時、とっさの判断は難しいので、自動車の運転アドはできない」とされていましたが、自動運転は実用段階

と、人間しかできない、人間の方が得意、とされていた分野で人工知能が上回っています。

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人が判断するのではなく、コンピューターが判断する社会は間違いなく、進んでいきます。

人は、どうしても、表面に見える情報をもとに、過去にうまくいったパターン、自分が知っているパターン、「直感」で解こうとします。

一方、コンピューターはデータをもとに、高速大量演算を行い、その結果を示します。

「そもそもソフトウェアは人間が作成したものなのだから、人間の知恵を超えるものではない」と思われるのですが、

人間が設定したルールを、1秒間に数万回、演算、検索すると、人間にはもやは予測不能な結果がもたらされます。

加えて、上記のように、人間は試行錯誤、表面に見える情報をもとに、過去にうまくいったパターン、自分が知っているパターン、「直感」で解こうとしますが、

コンピューターは、瞬時にすべてのパターンを検索します。

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人工知能、ロボット、コンピューターは人間の感情、感覚などは、これまで「扱うことができない」「計測できない」「ブラックボックス」とされていました。

ところが、人間の感情、感覚が計測できる、そしてコントロールできるようになれば、大きく、深く、人間に踏み込んできて、人間の生活、行動が大きく変わってくる、ことになりそうです。

カメラ付きのメガネで視線が追ったもの、食べたものをを自動的に記録する、簡単なイア・センサーで聞いた音、話したことを録音する、など、センサーデータをリアルタイムで処理しながらのSFのような生活がすぐそこまで来ています。

「人間が人工知能に取って代わられて、やることがなくなる」「人間が人工知能と競争する」よりも、人間は人工知能が得意なことを利用、活用して、「人間が人工知能と協奏する、協創する」時代が訪れる、と考えています。

どんな時代が来るか?予測するよりも、時代を協奏、協創していくことになりそうです。


と書いてきました。

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工学のいろいろな分野への進出は目覚ましいばかりです。今後の展開が楽しみです。






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2016年03月28日

多分野の研究が生み出す、応用と相乗作用

東大人間環境学大和裕幸教授最終講義「船と飛行機とバスと平賀譲」

という案内をいただきました。

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大和先生は東大の理事・副学長を務めた先生ですが、「TAK」さんとの出会いは、先生が工学系大学院博士課程学生で、山本善之教授の研究室にいらした頃です。

先生の、いとこも東大工学部の学生で、「TAK」さんがその研究室に伺った際に、

「ヤマモト研のヤマトですが、ヤマト、いますか?」

と、何やら、早口言葉のような電話をいただいたのを覚えています。

当時、東大工学部の教員になる場合、博士課程の当時から、飛び抜けて優秀な学生がピックアップされ、教授が定年退職するタイミングで、講師に採用され、助教授に就任、その後、教授に昇任、というケースが一般的でした。

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ところが、大和先生は、所属研究室の山本善之教授が定年退職するタイミングであったのに、航空宇宙研究所に就職され、6年後に東大に戻ってこられました。

その際も、出身の構造系の研究室ではなく、設計系の研究室を担当されました。

その後、工学部を含む、学内の組織改編に伴い、柏キャンパスに移転され、図書館長、研究科長を務められ、東大の理事・副学長を務めることとなりました。

いわゆる「王道を一直線、まっしぐら」ではなく、「いろいろな所に立ち寄りながら」のキャリアですが、それが先生の研究が、普遍的に、いろいろな分野で応用でき、さらには、それぞれの研究が相乗作用を生み出していることがわかります。

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伺ったお話は多分野、多方面に及び、とても書き切れませんが、以下の3点だけ書くことにします。

(1)プロトタイプを再現して、データを取得し、包括的にながめると、「問題」と思っていたのとは、違うところに、真のポイントが見えてくる。

(2)工学の進歩は、コンピューターの進歩を取り入れて加速する。

(3)段ボールに埋もれている、古い資料をデジタル化して、ウェブにアップすると、思わぬ反応があり、単に昔を懐かしむだけでなく、新たな発見がある。

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(1)は航空宇宙研究所時代。当時の航空機の研究は、実物ではなく、まずはプロトタイプをつくって、実物を再現し、データを計測するとことから始まります。

いろいろなデータを計測して、実測データと理論値を比較してみると、「問題」と思われていた個所とは、別のところに、もっと本質的な「問題」が見つかることがあります。

当たり前の、工学の基本なのですが、往々にして、基本が省略されてしまい、発見が遅れます。

また、「専門にとっての当たり前」に、潜む問題点に、専門外が気づくこともよくあります。

船舶から航空とは、今では同じ分野かもしれませんが、当時としては、異分野による発見です。

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(2)は工学系の学生が、必ず経験する事柄です。

「TAK」さんが学生だった1980年代、科学技術の計算には、大型計算機が利用され、工学部の学生はプログラム言語としてFORTRANが必修でした。今から考えれば、「過去の遺物」なのですが。

パソコンは工学部には普及を始めていましたが、インターネットはまだなく、また、パソコンもメーカーが違うと、例えば、NECのパソコンのデータは富士通のパソコンでは使えない、つまり互換性がない、という、今では信じられない時代でした。

実験データを手入力して、グラフ化するなどの作業をパソコンで行っていました。

機械、建築系の学生は「製図」が必修でしたが、CADがようやく始まった段階で、なんと鉛筆、あるいは烏口と呼ばれる道具を使って墨で描く、作業でした。

つまり、構造、耐震、流体などの個別の計算を大型計算機で行い、この結果を手作業で「製図」に落とし込む、

という、極めて非効率な作業を、当たり前のように、行っていました。

一連の作業はやがて、パソコンにより、自動化、システム化する設計に急速に変貌します。

当時、「構造、耐震、流体」などが本質的な工学の学問、とされるのに対し、このシステム化は、「付随業務」あるいは「雑用処理」のような扱いをされていました。

先生の、船体、短距離飛行機に人工知能を利用しつつ、設計した手法は、やがて様々な分野に応用されることになります。

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(3)の重要性は、まだ気づかれていないのですが、懐古だけでなく、思わぬ展開がありそうです。

先生は、柏キャンパス図書館長も務められたことがあります。

通常、このポストは「閑職」に追いやられた、などと、嫌う人が多いのですが、先生は、それを機会に平賀譲の研究をされます。

平賀譲は戦前の造船技術の中心となる技術者で、海軍中将、帝国大学工学部長、総長を務め、昭和18年に亡くなりました。

ロンドン軍縮会議で、対米英戦艦比率を制限されるのですが、制限を受けない、巡洋艦の高性能化などを行いました。

当時、帝国大学内にも主戦派、反戦派の教授がいましたが、反戦派の教授を追放した、という認識があります。

平賀譲に関する資料は、占領軍に押収されたものが多いのですが、一部は東大の倉庫、図書館、研究室の段ボールに埋もれています。

これらの中には、当時の状況を知る、だけでなく、科学技術的に重要なものも数多く含まれています。

これらの資料を一般公開、よりも、むしろ、デジタル化してウェブに公開すると、思わぬ展開が生まれることがあります。

文書の場合、スキャナーだけでなく、HTML化して置くと、ベターです。

「平賀譲」に限らず、つい最近まで、資料は紙ベースでした。これらを文書、画像のデジタルデータとすると、貴重なアーカイブとなるだけでなく、ウェブで公開することが大切なようです。

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大和先生のこれまでの業績から、いろいろと参考になった最終講義でした。











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2016年03月16日

6大学(慶応・上智・東大・東工大・一橋・早稲田)合同卒業生交流会に参加しました

3月15日(火)第5回合同(慶応・上智・東大・東工大・一橋・早稲田)卒業生交流会

という案内をいただきました。

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数年前より上智大学同窓会と早稲田大学ファイナンス稲門会が士業・金融関係者を中心としたビジネス交流会を開催していました。

又上智大学同窓会は一橋大学同窓会如水会の若手メンバーとの交流を合同クリスマス会などを通じて開催していました。

その後上記3大学で交流会を開催し、順次東京工業大学、東京大学をご招待し前回は5大学で交流会を開催しました。

2013年2月 3大学ビジネス交流会

2014年3月 5大学交流会 

年1回の交流会だけでなく、カジュアルなイベントを通じての交流継続のご希望を多数頂いたことや、ゲストより次回は慶応大学同窓会三田会の方々にもご参加いただきたいというお声がけがあり、満を持して慶応・上智・東大・東工大・一橋・早大卒業生による交流会を開催する運びとなりました。

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クリスマスパーティーのほか、3月、9月にも同様の会があり、その時に参加記は、

6大学卒業生(慶応・上智・東大・東工大・一橋・早稲田)合同クリスマスパーティー2015に参加しました

6大学卒業生(慶応・上智・東大・東工大・一橋・早稲田)合同クリスマスパーティー@東大に参加しました

上智大学、東京大学、東京工業大学、一橋大学、早稲田大学、「5大学合同交流会」に参加しました

大学合同交流会にも「二枚目の名刺」の流れ

6大学卒業生(慶応・上智・東大・東工大・一橋・早稲田)合同ビアガーデン交流会@如水会館に参加しました

に書いたとおりです。

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「この6大学(慶応・上智・東大・東工大・一橋・早稲田)の卒業生なのですが、連絡をいただいていません。」

という声を伺うのですが、この同窓会は大学当局が行っているものではなく、各大学の有志が行っているものです。

それゆえ、大学から連絡は来ません。

参加を希望するのであれば、このサイトのリンクから主催者のサイトにたどり着くとか、「TAK」さんの知り合いであれば次回以降連絡を転送します。


今回の交流会は参加者が多過ぎて、ゆっくり写真撮影をしているヒマもなかったほどです。

それゆえ、掲載している写真は今回の交流会だけでなく、前回以前のものも含みます。

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さて、各大学の卒業生交流会であれば、学部、年代を超えた交流ができますが、大学の枠の中だったりします

この交流会の楽しいところが、大学の枠を超えて、友達の輪が広がってゆく、ことでしょうか

「TAK」さんは東大を卒業、東大大学院を修了、社会人になってから東工大大学院を修了、ということで、大学の枠を超えて、ゆるやかにつなぐ役割ができそうです

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さて、この交流会ですが、知り合い同士で来ている人もいますが、ほとんどは初対面。

参加者のネットワーキング能力、コミュニケーション能力が試されます。

この辺の事情は

ネットワークのポイントは「友達の友達」


誰も知らない時期に、懇親会に参加するのは、ちょっときついものです。

また、せっかくお話しても、それほど深いものにはなりません。

ところが、少しお友達がいると、懇親会はずっと楽しくなります。

お友達に、そのお友達を紹介してもらうと、共通のテーマがあって、また関心が重なっていたりして、お話がずっと深まります。

それゆえ、単なる名刺交換ではなく、しっかりした人的ネットワークになります。


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「TEDxUTokyo学生スピーカー・コンペティション」に参加しました


懇親会に「ひとり」で参加するのって、結構勇気がいります。会場に誰も知っている人がいないと、話す相手もなく、「壁の花」になってしまいます。


と書いたとおりです。


「みなさん、よく、こういう会をされるのですか?」

という質問をたくさん受けましたが、上に書いたとおり、年に3回程度です。

実際に会うのは年に1〜3回、ただ、日ごろの活動はソーシャル・メディアで何となく、知っている、という状況でしょうか。

ソーシャルメディアの時代と言われますが、それに加えて、この「年に1〜3回、実際に会う」のが大きかったりします。

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さて、この交流会は立食形式です。

初対面が多く、ちょっと雰囲気が堅かった参加者同士もすぐに打ち解け、会話が始まり、知り合いを通じて、新たなつながりができる、という楽しい雰囲気になりました。

さて、こういった交流会で、お話した方、全員とお友達になる訳ではありません

ただ、前回の交流会で、お知り合いになって、お友達づきあいを続けている方々もたくさんいます

この会は、大学、業界の枠を超えたつながりができるきっかけ、であることは間違いなさそうです




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人工知能への情報理工学の取り組み

人工知能への情報理工学の取り組み

という案内が来ました。

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人工知能については、

人間と人工知能の競争?協奏?協創?


ホーキング博士「人工知能が自分の意志をもって自立し、そしてさらにこれまでにないような早さで能力を上げ自分自身を設計しなおすこともあり得る。ゆっくりとしか進化できない人間に勝ち目はない。いずれは人工知能に取って代わられるだろう」

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ロボット、人工知能は、大きな出力、繰り返し作業は得意だが、

・「巧みの細かい作業はできない」とされていましたが、今では3Dプリンターで製作

・「1か所の判断はできても、複数、大局の判断ができないので、将棋、チェスは初級レベル」だったはずが、名人、世界チャンピオンを破る

・「瞬時、とっさの判断は難しいので、自動車の運転アドはできない」とされていましたが、自動運転は実用段階

と、人間しかできない、人間の方が得意、とされていた分野で人工知能が上回っています。

人が判断するのではなく、コンピューターが判断する社会は間違いなく、進んでいきます。

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人は、どうしても、表面に見える情報をもとに、過去にうまくいったパターン、自分が知っているパターン、「直感」で解こうとします。

一方、コンピューターはデータをもとに、高速大量演算を行い、その結果を示します。

「そもそもソフトウェアは人間が作成したものなのだから、人間の知恵を超えるものではない」と思われるのですが、

人間が設定したルールを、1秒間に数万回、演算、検索すると、人間にはもやは予測不能な結果がもたらされます。

加えて、上記のように、人間は試行錯誤、表面に見える情報をもとに、過去にうまくいったパターン、自分が知っているパターン、「直感」で解こうとしますが、

コンピューターは、瞬時にすべてのパターンを検索します。

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人工知能、ロボット、コンピューターは人間の感情、感覚などは、これまで「扱うことができない」「計測できない」「ブラックボックス」とされていました。

ところが、人間の感情、感覚が計測できる、そしてコントロールできるようになれば、大きく、深く、人間に踏み込んできて、人間の生活、行動が大きく変わってくる、ことになりそうです。

カメラ付きのメガネで視線が追ったもの、食べたものをを自動的に記録する、簡単なイア・センサーで聞いた音、話したことを録音する、など、センサーデータをリアルタイムで処理しながらのSFのような生活がすぐそこまで来ています。

「人間が人工知能に取って代わられて、やることがなくなる」「人間が人工知能と競争する」よりも、人間は人工知能が得意なことを利用、活用して、「人間が人工知能と協奏する、協創する」時代が訪れる、と考えています。

どんな時代が来るか?予測するよりも、時代を協奏、協創していくことになりそうです。


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シンギュラリティー・人工知能から超知能へ




ディープ・ラーニングや「ホーキング博士の警告」などで,にわかに注目を集めている人工知能(AI).

「2045年にはAIが人間の知能を超える」という,いわゆる「シンギュラリティ(特異点)」仮説もまことしやかに囁かれています.

人工知能は人間の味方なのでしょうか,それとも敵なのでしょうか?


と書いてきました。

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特に最近注目が集まっているのが、「ディープ・ラーニング」でしょうか?

ディープラーニングのシステムは、人間の脳についての知識を利用して階層的に認識を行うシステムです。

詳しくは、

ディープラーニングとは何なのか?

ディープラーニングの原理とビジネス化の現状

などをご参照ください。

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このディープ・ラーニングをはじめとする、ビッグデータの高速大量検索、アルゴリズムなどに注目が集まってますが、

これらを可能にする、データからの潜在知識の発見、画像理解、ベイズ的最適化など要素技術の開発も急ピッチで進んでいます。

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「複雑データからの深い潜在知識の発見」 

ビッグデータの時代では、大量のデータを処理することはもちろんのこと、複雑なデータの背後に潜む深い知識を発見することが求められている。

それはデータの表面からは分からないデータ間の潜在的な関係性であったり、それらの変動であったりする。

潜在的な深い知識を発見するための2つの新しい方法論として「潜在的ダイナミクス」と「関係データ統合予測」を解説し、実際の応用(マーケティング、交通リスクマイニング、緑内障進行予測)を通じて、どのような深い知識が抽出できるのかの事例を紹介する。

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「機械学習を用いた画像理解」 

機械による画像理解ためには,画像の見た目とその意味との乖離であるセマンティックギャップが長年の課題であった.

近年のインターネットの発達により大量の画像を容易に入手できるようになり,さらに,クラウドソーシングを利用することで膨大な画像に対してラベルの付与が可能となったために,高品位な画像とラベルのデータセットが構築されるようになった.

この大規模かつ高品位なデータセットとGPGPUに代表される強力な計算機パワー,ディープラーニングに代表される効率的な機械学習を活用することで,セマンティックギャップを乗り越える兆しを見せている.

画像理解の例としてカテゴリ認識,物体検出,キャプション生成,動作認識を取り上げ,これらに用いられる機械学習の近年の進展を概観し,その手法を紹介する.

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「ベイズ的最適化(Bayesian Optimization)の入門と応用-機械学習による機械学習の実験計画」

ベイズ的最適化とは、入力から出力を得るコストが高いブラックボックス関数を効率的に最適化する手法の総称である。

高コストなブラックボックス関数に対して、少ない入力のステップでより最適化な出力を得ることを目的とする。

例えば化学実験において、ある実験設定を入力として、得られた化合物の良し悪しが数値的に計測可能な場合に、より良い実験設定を探索する問題は、ベイズ的最適化の1つの応用例となる。

近年、機械学習アルゴリズムの複雑化にともない、機械学習アルゴリズムの実験設定も複雑化しており、ベイズ的最適化によって機械学習の実験を効率化する研究が注目を集めている。

例えば、いくつかのアルゴリズムを複数パイプライン化して使用する場合、個々のアルゴリズム毎にモデル選択方法やハイパーパラメータ設定をするのではなく、全体の性能を考慮した実験設定の最適化が必要になる。

このような状況は、実験設定と最終的に欲しい結果との間の関係はブラックボックスになっており、ベイズ的最適化の応用例となる。

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こういう急速に進展する技術に対しては、どういう社会が来る、と予測することは意味がなく、むしろ、結果として、変化していく社会に、うまく適合していく方がよさそうです。

今後の展開が楽しみです。



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2016年03月13日

システム理論、システム思考、そしてシステム科学

木嶋恭一教授最終講義「システム理論、システム思考、そしてシステム科学」

という案内が来ました。

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工学はモノ、ハードを扱うのは得意だが、それ以外は苦手でしたが、線形計画法、オペレーションズ・リサーチなどにより、戦略、サービスなども対象になり、やがて、サービス科学、デザイン思考など、モノとサービスが一体不可分でシステムとして取り扱われるようになりました。

歴史を振り返ると、産業革命により、モノの生産性が大幅に向上し、

交通、物流も大量、高速になりました。

すると、人、モノの流れ、動きが劇的に変化し、これまでの配置、ストックでは対応できなくなりました。

そこで、線形計画法、オペレーションズ・リサーチなど計画、オペレーション、システムを扱う必要が出てきました。

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この辺の事情については、

体系的に学ぶには歴史をたどることが不可欠、MOT(技術経営)の歴史とは?




マネジメントという概念、考え方が生まれてきたのは、産業革命以降、これまで手工業だった工場、生産現場が機械化され、大量生産が実現するようになったころでしょうか?

フォード社が、規格化によって部品互換性を確保することにより、1908年にT型フォードの大量生産に成功し、これが大量生産技術の始まりとなりました。

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「経営学の父」と呼ばれたフレデリック・テイラーが、1911年に科学的管理法を提唱し、「作業管理」「作業の標準化」「作業管理のために最適な組織形態」などが取り扱われるようになりました。

この科学的管理法が可能になるためには、数量的に「計測できること」「記録できること」が基本で、統計の基本が欠かせません。

生産工程の機械化、数量的管理により、当初、マネジメントは生産性向上のため、が主体でした。

例えば、機械化を導入したのに、思惑通りに、生産性が向上しない、生産工程をチャート化したところ、思わぬところに、ネックがあった、などという手法、線形計画法などの開発も進みました。

当初は生産性向上に利用されていた、マネジメントは、組織、経営、財務、人材にもその考え方が適用されるようになりました。

このように、これまで勘、経験、運で行われていた、経営の世界に科学的手法が導入されるようになりました。


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従来は「モノ」と「サービス」は分離して「モノ・製造業」「サービス・サービス業」と別々に考えられてきました。

しかし、ものづくり、サービス業からモノとサービスを一体でデザインし、メーカーとユーザーが価値を協創する時代に移行しています。

サービスイノベーション〜サービスとモノづくりをデータとコンテンツでつなぐ




モノを売って終わり、ではなく、オペレーション、サービスまで含めて売る

サービスまで含めることにより、単なる販売者からサービス提供者になり、顧客とつながることができる

「サービス」は、人間が深くかかわり、また数値化、定量化しにくい要素が多いため、研究、学問の対象にはなりにくく、MOT(Management of Technology 技術経営)も、第2次産業である工業についての技術、品質、コストを対象としたものが多く、「サービス」については、あまり研究が行われていませんでした。

「経験と勘」に頼る割合の高いサービス産業に「科学的・工学的手法」を導入していこう、というものです。


さらに、欧米を中心に新たな価値、体験を生み出すためのデザインがより重要になってきています。

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デザイン思考、シリコンバレーIDEOの事例より


変化が激しい時代におけるデザインの役割、「技術イノベーションをいかに人間的にするかの方法」、「デザインとビジネス戦略を繋げる」、「インタラクティブなコミュニケーションや商品をデザインするためのメソッド」「デザインとビジネスを融合する」「ユーザー価値と経済価値を繋げる」などなど、

技術、イノベーション、ビジネス、コミュニケーションなど、いろいろな分野、あるいは分野融合を起こす方法として、デザインに対する期待は高まっています。

問題解決のためのデザイン思考における5 つのプロセス」が重要だということ。

empathy:課題の対象に感情移入する

define:問題を定義する

ideate:アイデアをたくさん出す

prototype:プロトタイプを作る

test:試験し、フィードバックを得る

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このプロセスは、モノづくりだけでなくあらゆる問題解決の過程で応用できます。

・早い段階で、コストをかけずに、プロトタイプを創り、市場に出して、フィードバックを得る。アイデアでは見えなかったことが、プロトタイプにすると見えてくる。 

など、実際にやれているか、どうか、がキーポイントです。


このように、長い歴史を持つシステム理論、システム科学ですが、

まだまだ工学はモノ、ハードを扱うのは得意だが、それ以外は苦手、という雰囲気も根強く残っています。

これからの展開が楽しみです。



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2016年03月06日

人間と技術の融合による、人間の能力の拡張

暦本研究室(東京大学大学院情報学環)のオープンハウス

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人間や人工物がそれぞれの能力を時間・空間の制約を超えて活用する、

Human AugmentationやInternet of Abilities(IoA)という概念を提唱し、様々な研究を展開しています。

オープンハウスでは、この考えに基づいた研究成果を中心に、各種研究を展示いたします。

という案内が来ました。

東京大学大学院情報学環教授で、ソニーコンピュータサイエンス研究所副所長でもある暦本純一氏の講演会は以前にも参加したことがあり、

人間・テクノロジーの未来「インタラクションからインテグレーションへ」

複合現実感技術、リアル世界とバーチャル世界の融合

にも書いたので、少し抜粋します。

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バーチャルリアリティとは、コンピュータの作り出した空間の中に入り込み、そこでいろいろな体験をしようという技術のことです。

また,複合現実感技術は、現実空間にコンピュータによる情報を重ねたり,コンピュータに現実空間の情報を取り込む技術で,HMD等を用いることで現実空間で現実以上の体験を実現することができます。

これらの技術では、コンピュータと現実、コンピュータと人間のより密接な関係を実現する様々な技術が 研究されています。

この講義では、視覚や聴覚だけではなく五感を扱うことで臨場感を高める技術、公共空間や屋外空間での実用を可能とする技術、心理学などを応用した認知や知覚特性を利用した技術等、バーチャルリアリティや複合現実感技術の可能性について議論します。

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2、3年前に頻繁に使われた拡張現実(Augmented Reality AR)という言葉がめっきり使われなくなりました。

一方で、Google グラス、スマートウォッチなどウェラブル・コンピューターを呼ばれる技術は急速に進歩し、
既に商用化されています。

バーチャルリアリティという言葉自体が既に使われなくなるほど、既にリアル世界とバーチャル世界は融合、一体化してきたのかもしれません。



AR拡張現実疲れが起き始めている。1,2年前は、イベント中のtwitterが盛んだったが、最近明らかに減っている。みんなでリアルタイムで実況するだけで面白かった時代は終りつつある。創造が生まれるにはリアルな場が必要になった


に書いたように、同じ場にはいなくても、リアルタイムで同じ事象を共有する、とかの意味で取られていました。

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しかし、今回の暦本さんの講演で印象的だったことは、


・Google検索、世界の事はわかるが、自分のことは検索できない。「昨日何を食べた?」「1週間前に会ったあの人の名前は?」など。これが自動的に記録され、必要な時に引き出せると、人間の機能が驚異的に向上する


にあるように、カメラ付きのメガネで視線が追ったもの、食べたものをを自動的に記録する、簡単なイア・センサーで聞いた音、話したことを録音する、など、

人間の行動が自動的に記録され、かつ、検索できる、可能性ではないか?と思います

さらには、思ったこと、考えたこと、感じたこと、などが、自動的に、記録され、検索が可能になれば、人間の行動、生活は劇的に変化する、と思われます

SFの世界ですら、起こり得なかったことが、現実化しつつある、そんな気がした講演でした


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究極のテクノロジーは、人間と相対するものではなく、人間そのものと一体化し、人間を拡張していくもの。

既にAR(拡張現実)は、人間の一部になり、人間ができることを飛躍的に拡大している

そんな感じがした研究室公開でした




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2016年03月04日

自分で守る健康社会、健康の自分ごと化

「自分で守る健康社会」COI拠点主催シンポジウム

という通知が来ました。

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入院を外来に、外来を家庭に、家庭を健康に

少子高齢化が世界に先駆けて急速に進む日本では、「自分で守る健康社会」への構造転換が急務です。

「自分で守る健康社会」実現のため、医療情報の利活用を基盤として「健康の自分ごと化」により予防・未病対応へとつなげることを目指しています。

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医療の大変革については、このブログでも以前から検討してきており、

医療データベース、遠隔医療など、医療革命が進行中

2048年の医療「医療を変えることは未来を変えることである」


・ゲノム以降の生命科学、(見つける、測る わかる生物学、システム生物学)、(操る、創る 創る生物学、合成生物学)

・医療の進歩、ゲノム等のバイオ技術だけでなく、光学、情報通信、ディジタル化など、「医療の可視化」によるものが大きい

・高解像度カメラにより、今まで見えなかったものが見えるようになった

・高解像度カメラなど光学、情報通信、ディジタル化技術の進歩により、患者の
患部を直接見る以上に、治療箇所が的確に見えるようになった

・電子カルテ、医療情報データベースによる、情報共有は個人情報の問題は大きいものの、間違いなく全体のレベルアップにつながる

・医療にビジネスと言うと、人が困っていることで金儲け、と悪く思う人も多いが、ビジネス化は公的資金に頼らず、物事を動かすメカニズム

・インターネットのように「これがなかった時代など想像できない」という医療イノベーションは何になるか?現時点ではわからない

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・病気になる前に健康を気づかせることは難しい。自覚できない

・ゲノムにより、自分に将来起こりうる病気をある程度、予測することができるが、外的条件も相当大きい

・健診は「わかって対処できること」にメリットがある。わかっても対処できないことは健診すべきか?

・医療は非日常ではなく、日常の延長

・科学的に正しいことと、社会的に正しいことは違う

・経験と技術は、トライ・アンド・エラーで着々と身に着けざるを得ない。情報だけでは埋まらない

・1961年の平均余命10年は65歳、現在の平均余命10年は75歳

・幸せは結局は他人との比較、何歳まで生きたいかも同様

・多くの人が集まる意味、「そこから何が生まれるか?」集まってテキストを読むだけでは意味がない

・研究者が「凄い!」と感じることを解決していくことが、大きなブレークスルーになっている

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・マイクロチップを人体に貼付することにより、血圧、脳波などを24時間モニタリングする

・医師が症例データベースにより、患者の症状をその医師の経験の範囲内でなく、広く照合し、診察する

などは既に行われつつあります。

これまでは「患者の自覚症状により、通院する」というパターンでしたが「計測データから未然に対策」が現実のものになりつつあります。

光学、情報通信、ディジタル化などにより「医療が可視化」され、3Dプリンターにより、「可触化」されつつあります。

光学、情報通信、ディジタル化などによる「可視化」、3Dプリンターによる「可触化」など、医療だけでなく、社会全般で起こりつつある技術の進化が医療の進歩にも大きくかかわりそうです。


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Googleがスマート コンタクトレンズを開発、血糖センサと無線内蔵の医療用

涙に含まれるグルコースを監視することで、糖尿病患者に血液検査より楽な血糖値管理の方法を提供するとともに、今後はLEDを内蔵して、着用者に血糖レベルの急激な変動を警告する機能も検討しています。

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人間のすべての健康状態を計測してくれる世界最小最薄のスキンセンサー

イリノイ大学の研究者たちが、皮膚に直接接着できる世界最小最薄のセンサーの開発に成功した。このセンサーは体温はもちろんのこと、皮膚の乾燥状態、血流、筋肉の疲労具合など、様々な健康状態を測定・管理することが可能

のように、ディジタル化、ネットワーク化により、「患者の自覚症状により、通院する」から「計測データから未然に対策」が現実のものになりつつあります。

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「病院」がトヨタを超える日、大変革を迎えつつある医療


コンピューター、ネットによる自動問診システム、これにより、初期診断、薬の処方ができれば、医療行為の8割が対応できる。つまり医者も大量に不要になる。



東大イノベーション政策研究会「サービス工学の概念と実践」に参加しました


医師による診断はこれまでは、その医師のそれまでの経験の範囲内での診断でしたが、検査データを、大規模データベースと照合すれば、診断はずっと容易になります


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教養としての生命科学


医学とコンピューター・グラフィクス(CG)、組み合わせると、とても便利で、医学が進展するのに、他分野のCG利用に比べ、驚くほど進んでいない。


のように、ICT、バイオ、CGなどの技術の進歩と共に、医療も大変革を遂げようとしています。

今日のシンポジウムは半日の内容なのですが、時間の関係で、ラスト1/3しか聞けませんでした。

ただ、それだけでも興味深いので、掲載します。

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自分の情報をビッグデータと結びつけて、自分に合った情報を有効に活用する。医療関係者にまかせるのではなく、健康の自分ごと化。

薬、10人のうち、3人にしか効かない場合、残りの7人には、そもそも投与しない。薬を事前に選別して、効かない薬は投与しない。

高齢者は全体的に、5〜10歳若返っている。罹病率は減少している。

認知症は減少している。若年期の運動、必要な投薬の効果。

意識せずに、知らない間に、血圧、体重など、自分の健康に関するデータを取得、記録しておく。

遠隔医療、宇宙ステーション、貧困国、無医村などだけでなく、日常でも効果が期待できる

ヘルスケアの問題、継続が難しい、マネタイズが難しい

歩くのが遅い人は早死にしやすい

認知と関連するのは、実年齢よりも見た目年齢

看護師、五感を大切にしている。センサー、コンピューターのアシストでさらに強化

人工知能、医師の代わりよりも、医師がより迅速、的確、正確に判断するのをアシストする。予防医療にも効果。




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2016年03月03日

メディアとコンテンツに関わる研究オープンハウス

東京大学苗村研究室オープンハウス

という案内が来ました。

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東京大学苗村研究室では,「写実性」「対話性」「空間性」「身体性」「実体性」「融和性」「創造性」などを柱として, メディアとコンテンツに関わる研究活動に取り組んできました。

複合現実感ディスプレイ,実世界指向インタフェース,3次元映像処理などの基盤技術研究に基づき, 人々が集う場の情報メディア/デジタルミュージアム/生態調査のための画像認識などへと展開してきました。

この度,最近の研究成果をご紹介するオープンハウスを実施することになりました。


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講演会、デモ展示&ポスター発表

を見ると、多種多彩な研究が並びます。

最近は研究活動、研究成果を公開する研究室が増えてきました。

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東大駒場リサーチキャンパス公開2015に行ってきました

のように、研究所全体、学科全体の研究公開は以前からあったのですが、たくさんの人は来るのですが、研究室も多いので、スキップされてしまったり、わずかな時間しか見学できなかったりして、じっくり見学して、お話を伺うことはできませんでした。


そこで、

東京大学制作展「わたしエクステンション」に行ってきました

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細胞とマテリアルの小さな実験室「バイオアートとバイオデザイン」

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バイオエンジニアリングへデザインを、細胞から「もの」をつくる試み

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のように

ひとつ、あるいは2,3の研究室のコラボで、研究活動、研究成果を公開する研究室が増えてきました。

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こういう場合、研究活動、研究成果を文字が主体のパネルで展示するのではなく、実際にモノがあって、しかも、来場者が、自分で体験できると、よさそうです。

しかも、アイデア、あるいは、研究成果のままではなく、取りあえず、社会に実装しちゃってみてる、のが面白いところです。

すると、来場者から社会への実装方法について、いろいろなヒント、サジェスチョンをもらえたりします。

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卒論、修論発表が終わって、一息つく、この時期に研究活動、研究成果の公開は、もう少しありそうなので探訪してみることにします。











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