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講義No.10854

視野を拡げる検索システムの構築を通して知能創発の謎に挑む

関連情報まで検索できたら

 インターネットで何かを調べるとき、GoogleやYahoo!などで情報検索を行うでしょう。そこでもし、欲しかった情報だけでなく、関連情報まで一緒に検索できたらどうでしょうか。しかもそれは、欲しかった情報からかけ離れることも似すぎることもなく、欲しい情報と「ちょうど良い距離」にあるもので、「ああ、そういう関連情報もあるのか、なるほど、おもしろい」と、あなたの視野を広げる手助けとなる情報です。
 このように、調べる人が納得できるようなプラスアルファの情報を、コンピュータはどうしたら見つけ出せるのでしょうか。ポイントは「この言葉とこの言葉には関連性がある」と認識できるよう、コンピュータに言葉の意味をとらえさせることです。

言葉同士の距離を計る

 言葉の意味をとらえるとは、どういうことでしょう。例えば「梅干し」に対して、「お弁当」と「おやつ」なら、どちらが関連性が強いと感じますか。おそらく「お弁当」と判断するでしょう。でも、言葉の意味を知らないコンピュータにはうまく判断ができません。そこで、人と同じような判断ができるようになるまで、プログラム学習をさせるのです。具体的には「梅干し」と「お弁当」の距離、「梅干し」と「おやつ」の距離から、関連性かあるかないか、あるとしたらどの程度か、言葉と言葉との距離を数値に置き換えて人工知能(AI)に計らせるのです。そうした学習を繰り返すことで判断や予測の精度が上がり、人と同じように関連性のある言葉の選択が可能になります。

人の知能はどこから生まれてきたか

 AIの性能アップの一方で、AIが人の言葉にどう取り組むかを理解することで、人間がどのようにして知能を獲得するかを解明できるかもしれません。「人の知能は、どこから生まれてきたのか」「知能を獲得することで、脳内ではどのような処理が可能になっていくのか」、言葉をはじめ、さまざまな切り口から知能についての解明が進められています。


この学問が向いているかも 情報工学

日本工業大学
先進工学部 データサイエンス学科※2022年4月設置構想中 教授
佐藤 進也 先生

先生がめざすSDGs
メッセージ

 研究などで成果を出すこと、つまりアウトプットを生み出すには、インプットが必要です。だから、人に会い、本を読み、美術館などいろいろな場所へ出かけましょう。そして、インプットを鵜呑みにするのではなく、「なぜなんだろう」といった疑問を持っていろいろ考えてみることをおすすめします。インプットを増やしていくうちに、自分の感性が磨かれ、より良いインプットを選べるようになり、その結果、アウトプットの質が向上します。あなたも、積極的なインプットを試してみてください。

先生の学問へのきっかけ

 私が企業の研究所に入った頃に、国内でインターネットが少しずつ広まりはじめました。それまで通信ネットワークといえば電話網という完全に管理されたネットワークで、ユーザーがシステムに入り込むことは許されませんでした。一方、インターネットでは、個人が世界規模のシステムの一部として参加することができます。その仕組みに魅了されました。その後、一つ一つはシンプルなのに集まると組織やネットワークを形成して大いに力を発揮する複雑系システムに強い興味を持ち、そのメカニズムを解明、応用したいと思うようになりました。

先輩たちはどんな仕事に携わっているの?

教諭(高等学校)/SI/SE

大学アイコン
佐藤 進也 先生がいらっしゃる
日本工業大学に関心を持ったら

 「We do have!ー日本工大は持ってる!ー」
 私たちがこれまでに大切にしてきたこと、素晴らしい財産をもっていることを、みなさんと共有したい、その合言葉が「We do have!」です。
 
 基幹工学部、先進工学部、建築学部を設置する日本工大には、ここでしか得ることのできないさまざまな魅力があります。
 
 1学年から技術と合わせて理論を学ぶ「デュアルシステム」や、実工学を学ぶ礎となる「工学基礎教育」など、本学独自の学修システムで、「学び続ける技術者」を育てます。

※夢ナビ講義はそれぞれの先生の見解にもとづく講義内容としてご理解ください。

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