「人工知能は企業の味方なのか？」どうか、聞いてきた

今日（９月２４日）
人工知能は企業の味方なのか？～人工知能はビジネスで、どんなことまでできる？～
を聞いてきたので、その内容をメモメモ

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■知能の歴史　過去と今～知能についての物語～
・マスコミのＡＩ（センセーショナル）ではなく
・企業のＡＩ（利益追求型）でもなく
・研究者のＡＩについて語る

概要（１）
　状況依存性→柔軟な仕組みはよくわかっていない
　ＡＩ：構成的学問体系（広義の工学）→東洋視点

過去
・自己紹介
　「知能の物語」　未来大出版社から
１９７８－１９９０　ロジックプログラム
１８８８－２０００　状況理論

知能研究の立場
１．物理記号化説
　　知能の本質は記号処理にある
　　Newell,SimonらＡＩ創始者

２．知能の本質はパターン認識（世界の分節化）にある
　　ニューラルネット、画像認識派
　　Deep Learning

３．環境との相互作用の重視
　Brooksの服属アーキテクチャ（ルンバのもと）
　オートポイエシス（自己産出）
　状況依存性

※１はほとんどいない。２と３

古い（物理記号化説時代の）知能観
　→認識→推論→行動→
　　　　　環境
　フレーム問題の発見

服属(Subsumption）アーキテクチャ
　Brooks「昆虫の知能」
　→認識→
　→推論→
　→行動→
　　環境
・水平型から垂直型

環境との相互作用を重視する知能間
　環境に計算させる
　　Uexkull:環世界
　　　Gibson：アフォーダンス
　　オートポエイシス
　　状況依存性
　→認識→
　→推論→
　→行動→
　　環境

知能の物語
・薄墨：環境との相互作用

ユクスキュル：環世界
・生物から見た世界
・ヤドカリの環世界

社会的知能発生学研究会が書いた本
・知能の謎：認知発達ロボティクスの挑戦

社会知能の考え方
・集団としての環状・知能
　　模倣
　　他人のモデル
　　アリの社会
・社会としての知能
　　社会制度
　　文化
・社会としての進化
　　共進化
　　教育システムや文化の遺伝と進化

人間理解の階層（多層システム）
・社会（特に教育）
・個人
・早期
・細胞
・分子（遺伝子やたんぱく質）

Jeff Hawkins: On Intelligence
・大脳皮質の７層構造
　　トップダウンとボトムダウンの融合
・脳は外界からの入力と脳自体が想起した情報を区別できない
　→夢と現実の違いは？

現在
・集団の統合原理にはいろいろある
　実力
　規範
　　無矛盾世界観
　　　　戒律形
　　　　審判規範形
　　容矛盾世界観
　　　　内部規範
　　　　　暴走する科学技術文明

・集団の構成員は誰を見ているか
　　無矛盾世界観
　　　　神
　　容矛盾世界観
　　　　村長さん

　　外部観測→科学
　　　システムの外、客観性
　　内部観測→工学
　　　システムの一部、主体性

学と術
・サイエンスとアートは一部重なる
　科学＝サイエンスーアート
　工学＝サイエンスとアートの重なり
　芸術＝アート―サイエンス

・英語では虫の視点が取りにくい（状況依存性）

・状況依存性
　　Semantic Ambiguity

・Sapir-Whorf：言語相対性仮説

まとめ
・状況依存性は難しい
・トップダウンとボトムアップ
　　失敗からの回復

状況依存性を活用したＵＩ

Herbert Simon:The Sciences of the Artificial
　　→システムの科学(1969,1981,1996)

公共交通サービスのクラウド化
・バスとタクシー
　　マルチエージェントシミュレーション

・Ｕ字型問題もシミュレーションで判明

Ｕ字発展問題：局所最適と対極最適
・マルチエージェントシミュレーション
・解決策：混ぜなければよい

未来
・Singularity(特異点）
→カーツワイル
　ポストヒューマン誕生ーコンピューターが人類の治世を超えるとき（２００７）
　前提は２つ
　　ムーアの法則
　　人間より賢いプログラムができる
　　　そのプログラムが自分より賢いプログラムを作り続ける（再帰的）

Singularityは本当に来るか
・人間より賢いプログラムは人間にかけるか
　　速度だけではだめ
　　将棋プログラムの例→学習によって強くなる
　賢い学習→どうやって？

・独立知能から環境の重視
・個から社会
・東洋的

ＡＩプロジェクト
・予測知能

ＡＩの応用
・人間と共同作業
・対話処理
・自動運転

・データマイニング
・柔軟な受注
・柔軟な組織

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■経営と人工知能
～人工知能的アプローチはビジネスにどのように転用できるのか～
・自己紹介

今の人工知能にできること
・画像認識
・ＬＳＴＭによる不定長文分類
・オートエンコーダによるデータ解析

画像認識を経営にどう生かすか
・社員の顔を見て、声をかけて、その日の調子を判断する
　経営者ならだれもが自然にやっていることですね？
　　→うんどうすると、しんじやすくなる

・事業が拡大して、社長が忙しくなると
　いつのまにか社内のトラブルを見過ごしてしまう

・管理職がいるときは、よそいきの顔

・人工知能搭載カメラ
　　笑っているか、わらっていないか→幸福度

・相場をグラフにして画像処理

ＬＳＴＭ（ろんぐしょーとたーむめもりー）で何ができる
・あなたの顔がなんぱーせんと→ＣＮＮでだせる
・ＲＮＮをつかう
　　大量の文書を入力
　　→短い文を入れると、次の文字を予測

　学習
　ファインチューニング

・将来できそうなこと
　デシジョンメーカーの時間を確保してまで
　ボツ企画を見るのは時間の無駄である
　→デシジョンメーカーの判断基準がＮＮ化されていれば
　　時間を無駄にすることなく企画書をブラッシュアップ

・就職で使える
　→ＮＮで合否判断（社員で学習させる）

オートエンコーダー
　教師なしデータから学習する
　人工知能によるローカルビッグデータの活用

　Word2Vec（Googleが開発したオープンソースの文書解析人工知能）

　単語のベクトル化
　King-man+woman=Queen
　　→主成分分析
　社内にそんざいする売買履歴と社外のソーシャルネットワーク情報などを
　総合して、まな見ぬ戦略的知見を得る

　メタモルフォーゼが必要

人工知能による経営
・人工知能による経営の将来像
　中間管理職／支援装置としてのＡＩ
・決済者の趣味嗜好人格をコピーするパーソナルＮＮ
　最終面接
・ビッグデータから戦略支援を行うＡＩ

ＵＥＩでディープラーニング
・Ｈｏｗ　エッジ：ディープラーニングは公開
　　　→尊敬されることで勝つ！

・Ｗｈａｔ
　　　ここをやっている

・Ｗｈｅｒｅ：現実の現場

・２０万円以下で買ったら、DeepLearningで学べる
・ディープラーニング専用ＧＰＵファーム　１２０万ＣＵＤＡコア
　　→ドアンゴは消耗品として買っている（１億円弱）
・勉強の仕方を教えるほうがコストかかる
・ニューラルネットワーク対応ビジュアルプログラミング言語

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■人工知能は私たちにも使えるのか
　～テクノロジーのオープン化、サービス化がもたらすインパクト～

・自己紹介

人工知能
・強い人工知能、弱い人工知能（自動化）
　自動化→推論→学習→パターン認識
・Google BrainにYouTubeをみせつづけ、猫
　我々のビジネスはどう変わるのか
　　　４７％の仕事が自動化
・DeepMind,Siri：推論がサービスに
・自動運転→サービスを売ることも考えられる

メディアでも
・http://autometedinsights.com
　　ルーチンワークを
・スポーツ記事も
・医療：検査画像の解析 Enlitic
・ノウハウがたまっていると思うもの

農業分野でも
・レタスの間引き Blue River Technology
http://www.bluerivert.com/

人工知能のサービスとテクノロジ
・Machine Lntelligence LANDScape
　産業のところに注目

・一番確実：再定義してサービス

蒸気機関
・できてから、広まるまで数十年

電気
・クラウド化する世界へ（Big SWITCH）

パソコンができて、Ｅｘｃｅｌができたら、みんなの仕事は減ったか？
　→先に行っている

Cloud of Clouds　さまざまなサービスを組み合わせ活用する
・サブスクリプションモデルへ

サービスとしての人工知能
・Meta Mind
・Google Prediction API（有償）
・Amazon Machine Learning
・IBM Watson
・Microsoft Azure 機械学習ならＧＵＩで
・SkyMind
→スタートアップ、スモールビジネスのほうがやりやすい

ＩＴの変遷

ＶＲＭ（データはおれのもの）

ＫＤＤＩクラウド　ＩＴを利用型へ
・グローバルクラウドと高品質なキャリアクラウドを一括提供

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■パネルディスカッション
　人工知能を語りつくす
　～産業界の期待へどうこたえるか～

（１）人工知能は企業の味方か？
・業務の一部を置き換えてコストダウン
・積極的に利用して
・小さな組織だからこその活かし方

中島先生：
　企業は手段で目的ではない。答えが変わる
　職がなくなる→なんのために
　ＡＩで何ができる：情報技術全体で何ができる？
　　人間がやっていたことの置き換え→コンピューターしかできないこと
　　帯域管理
　　企業のやり方変わる

清水さん：
・コストダウン：この瞬間では難しい
　ビジネス展開：潜在ニーズ　人の採用→新しいニューラルネットワーク
　　　　　　　　カウンターデータの作り方
　　　　　　　　ディープラーニング学習用データ：新興国でもできそう
　ディシジョンメーカーが理解できないと

藤井さん：
　アメリカ：エンドユーザー側にいる
　日本：エンジニアが進化しなくていい
　ベンチャーが同じ結果を出せるものをつくれば、こわせる
　成功体験がある：こわせない：意見とりいれやすい

Ｑ：ノイマン方式以外、半導体以外は？
　　政治はどう？

Ａ：ハードウェアは何型でも・・・
　政治：可能性でいえば・・・
　テクノロジー的には直接民主主義可能

Ｑ：何かエラーが起きたら対処できるのか？
　　学習させる→それではね・・
　　人なら想定外でもコミュニケーションで解決

　　状況依存
　　　将棋、ぢーぷラーニング：設定する問題がある
　　　状況は違うもの？

Ａ：Ｇｏｏｇｌｅは検索にエラーがあるかもしれないけど、
　　使ってるよね。
　　→ＯＫなレベルがある

　　予測しないことが起こったら・・・
　　仕様書の範囲はＯＫ、仕様書の範囲を外れたら・・・
　　フレーム問題：問題の枠を設定できるか
　　　→状況依存性：やるすべがない

（２）日本型人工知能はでるのか？
　　　（統計処理でなく）

清水さん
　　ＣＧ：アニメ・まんが→ＣＧ観が生成できないか？
　　日本の財産：日本語の可能性
　　ハリウッドのＣＧ：日本が
→コンテンツをＡＩがつくる
　　サザエさんがスマートフォン使ってる（長谷川町子はスマートフォンみてないはずなのに・・）

藤井さん
　映像：言語に依存しない

中島先生
　マルチエージェント
　　アメリカ：軍隊型組織
　　日本：３人寄れば・・・
　アメリカ方式の限界

Ｑ：意思決定に技術はどの程度知っていないといけないのか・・

Ａ：
清水さん
　　どこまでやったらいいかと考える時点で勝てない
　　自分で意思決定したいなら、とことん知れ！
　　ただ、そんなことをやっている人はいないが。。。

藤井さん
　日本的組織と、海外はちがう
　ロール＆れスポンシビリティによってちがう
　アンテナだけは高くしておくべき

中島先生
　全部です。
　アメリカの経営者はもっと知っている
　バズワードでは足りない

世界のＴＯＰ２０人のうち、６人はハッカー

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いじょう・・・

MyBatisのやり方 まとめ１ ダウンロード～検索まで

Hibernateのやり方　まとめ２　＜＜検索＞＞
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/25bb39f9b306a74cabfde88bc9e85534
でHibernateについて書いた。

なので、おなじくMyBatisについても書いてみようというのが、今回の趣旨。

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■お題
今、以下のように、MySQLのtestデータベースに
userテーブルを作成し、データを入れた

use test;
CREATE TABLE user (
	user_id		int  AUTO_INCREMENT primary key,
	login_name	varchar(50),
	password	varchar(50)
);
insert into user(login_name,password) values("name1","pass1");
insert into user(login_name,password) values("name2","pass2");
insert into user(login_name,password) values("name2","pass3");

selectした結果



これを、MyBatisを使ってidが２のレコードのlogin_nameを取り出す。

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■概要
以下の手順で行う
・ダウンロード
　　MyBatisのjarとJDBCのjar
・設定
　　上記のHibetnateのとき、「設定ファイル」と「マッピングファイル」が
　　必要だったが、今回も両方必要
・プログラム作成
・実行

以下、それぞれを説明

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■ダウンロード

●MyBatisのjarについて

・GitHubのmybatis/mybatis-3の一番下に
「•Download Latest」とあるので、そこをクリック

・https://github.com/mybatis/mybatis-3/releasesの3.3.0の
　「Downloads」の「mybatis-3.3.0.zip」をクリックしてダウンロード。
　解凍して、mybatis-3.3.0.jarを入手

●MySQLのJDBCドライバー入手

Download Connector/J
http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
にいく。少しスクロールすると、「Download」とかいてあるので、そこをクリック

ダウンロードしたものは、MSIインストーラーなので、ダブルクリックして実行する。

実行が終了すると、
C:\Program Files (x86)\MySQL\Connector J バージョン番号

または

C:\Program Files\MySQL\Connector J バージョン番号
にmysql-connector-java-バージョン番号-bin.jarというファイルができているはず。
それを使う

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■設定
●まず、Eclipseを使うのであれば・・・
・プロジェクトを作成する
・上記でダウンロードした、「MyBatisのjar」と「MySQLのJDBCドライバー」をどこかに
　おいて、「プロパティ」の「Javaのビルド・パス」で２つのjarが見えるようにパスを通す
・プロジェクトを作成したら、binフォルダができているはずである。
　そこに、以下の
　　　「設定ファイル」mybatis-config.xml
　と
　　　「マッピングファイル」
　を作成する。

●設定ファイル　mybatis-config.xml　の中身
　MySQLで、アカウントはログイン名root、パスワードpassword、
　マッパーxml(マッピングファイル）MyBatisSample.xmlに有る場合

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">

<configuration>

    <environments default="development">

        <environment id="development">

            <transactionManager type="JDBC"/>

            <dataSource type="POOLED">

                <property name="driver" value="org.gjt.mm.mysql.Driver" />

                <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost/test" />

                <property name="username" value="root" />

                <property name="password" value="password" />

 	</dataSource>

        </environment>

    </environments>

    <mappers>

        <mapper resource="MyBatisSample.xml" />

    </mappers>

</configuration>

●マッピングファイル　MyBatisSample.xml　の中身
ユーザーID(int)を引数としてわたし、名前(String）を受け取る場合

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="mytest2.MyBatisSample">

    <select id="selectname" parameterType="int" resultType="String">

        select login_name from user where user_id = #{id}

    </select>

</mapper>

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■プログラム作成
ソースコードは、こんな感じ

package mytest2;



import java.io.InputStream;



import org.apache.ibatis.io.Resources;

import org.apache.ibatis.session.SqlSession;

import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;

import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;



public class MyTest2 {



	public static void main(String[] args) throws Exception {

        String resource = "mybatis-config.xml";

        InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);

        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);

        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();

        try

        {

            int id = 2;

            String name = (String) sqlSession.selectOne("mytest2.MyBatisSample.selectname", new Integer(id));

            System.out.println("id = " + id + ", name = " + name);

        }

        finally

        {

            sqlSession.close();

        }

	}



}

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■実行

結果、こんなかんじ

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■参考サイト
以下のサイトを参考、ソースを一部引用しています。
・http://miyohide.hatenablog.com/entry/20101031/1288519607
・http://quietspeculation.blog65.fc2.com/blog-entry-35.html
MyBatisについては、以下にくわしく載っているようです。
・Java API https://mybatis.github.io/mybatis-3/ja/java-api.html
・Mapper XML ファイルhttps://mybatis.github.io/mybatis-3/ja/sqlmap-xml.html