第33回人工知能学会(新潟)に関する報告
6/6(水), 6/7(木)
株式会社アプリズム　事業開発部　菅本　守

〇全体の感想

　VAEGANとATTENTIONの技術が今一番注目されていると感じた。

　今後来るであろう分野は「自動交渉(Automated Negotiation)」だと感じた
　(２つ以上のAIが自分たちの利益を最大化しながら、互いに妥協点を見つけ出す研究)
　自動交渉のシミュレーションでよく使われるソフトが「GENIUS」
　http://ii.tudelft.nl/genius/

　以下のNEC様の講演がとても興味深かった。いかに顔認証の技術が進んでいるかと
　今後のAI技術がどのように進んでいくかが分かった。

〇NEC様講演の要約

　【顔認証】
　今岡　仁　様(NECフェロー)
　
　現在、様々な場面で顔認証が実用化されようとしている。
　以前は、マスクやかつら、サングラスでは誤認識していたが、今では、かなりの精度で正解する。
　また、経年変化にも対応している。
　子供のころの写真を見せても、その人がだれかをあてることができる。

　・AI技術の推移

　　1990年
　　主成分分析

　　2000年
　　非線形回帰分析

　　2010年
　　deep learning

　　2020年
　　新しいアルゴリズムが必ず出てくる。チェックするべき！

　中台　慎二　様(データサイエンス研究所　主任研究員)

　・機械学習業界の動き

　　2000年
　　データを集める技術

　　2010年
　　一歩先を予測技術(機械学習)

　　2020年
　　意思決定分野。より良いアクションをとる技術。

　　次に来る分野は
　　「人工知能同士の交渉」
　　　automated negotiation

　　人間の交渉はさまざまな場面で行われている。
　　例えば、スケジュール調整。日程を二人で合わせるなど。
　　これをAI同士で行う世界が近いうちに来る。

　　現在NECは二つの国家プロジェクトにかかわっている。
　　SIPプロジェクトとDRESSプロジェクト

　・SIP

　　発注する企業は、いつまでにどの製品をいくつほしいかを希望を出す。
　　受注する企業は、いつまでにどの製品をいくつ用意できるかを希望を出す。
　　ふたつの希望を調整する。このことをAIで行うプロジェクト

　　https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/
　　　https://jpn.nec.com/press/201812/20181205_01.html

　・DRESS

　　ドローンがたくさん飛び交うとぶつかるので、調整するプロジェクト
　　https://nedo-dress.jp/

　　福島で実証実験もしている。

　　NEC様は今後、自動交渉の分野のコンペを行うとの事。

〇面白かった講演

１、VAEGANとAttentionを活用した異常検出手法
　IBM研究所

　VAEGANとAttentionという技術を組み合わせるとMNISTの画像生成の際に生まれるノイズをかなり除去できる。

　VAEGANとは、オートエンコーダとGANを組み合わせた技術。GANより精度よく生成できる技術
　Attentionは画像のどこに対象物があるかを示してくれる技術。

　https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2019/0/JSAI2019_4P3J1002/_article/-char/ja/

２、特徴アテンションを用いた時系列データのアトリビューション抽出
　　NTTコミュニケーション

　体のセンサー情報からどの運動をしているかをあてる技術の研究。
　機械学習がどのセンサー情報を重要視しているかをattentionの技術を使って特定しようという研究。

　https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2019/0/JSAI2019_2H3J205/_article/-char/ja/

３、Multi-Agent Traffic Signal Control System Using Deep Q-Network

　　https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/3J1-02/public/pdf?type=in
　　慶応義塾大学

　　信号機の強化学習
　　渋滞をすると得点が下がるようにして、
　　できるだけ渋滞しないように、それぞれの信号機が
　　赤、青を切り替えていくシステムの研究

４、An Automated Negotiating Agent
　　that Searches the Bids around Nash Bargaining
　　Solution to Obtain High Joint Utilities

　　名古屋工業大学
　　mustafa教授

　　プログラム国際競技会PRIANAC「Social Welfare Category」
　　で優勝したプログラム「agent33」について

　　https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2019/0/JSAI2019_2F1E303/_article/-char/ja/
　　https://www.nitech.ac.jp/campus/news/7087.html

５、googleのセミナー

　google翻訳を支える3つのイノベーションについての解説。
　以下の論文がgoogle翻訳の技術を飛躍的に向上させた。

　・Attention Is All You Need
　　https://arxiv.org/abs/1706.03762

　・Leveraging Weakly Supervised Data to Improve End-to-End Speech-to-Text Translation
　　https://arxiv.org/abs/1811.02050

　・Effective Parallel Corpus Mining using Bilingual Sentence Embeddings
　　https://arxiv.org/abs/1807.11906

〇面白かったブース

１、nvidia
　jetson nano
　GPU付きのラズパイのようなもの。
　1万5000円ほど。
　https://www.nvidia.com/ja-jp/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/
２、intel
　neural compute stick 2
　USBタイプのGPU同じく1万5000円ほど。
　https://www.switch-science.com/catalog/4104/

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