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1
栄藤 稔(えとう みのる)
⼤阪⼤学 先導的学際研究機構 教授
株式会社 みらい翻訳 社⻑
10/10/2018
鉄腕アトムは誕⽣するのか?
するならいつか?
2
https://www.youtube.com/watch?v=iN5T6ZO9Jlc
3
⼿塚治⾍原作の鉄腕アトム
⻄暦2003年4⽉7⽇⽣まれ
⾝⻑135センチ、体重30キログラム 体表⾯積1.06816m^2
電⼦頭脳は真空管で構成され胴体に格納.
記憶の⼤きさは2TBで.当時の国連加盟国60カ国語を話し,
10万⾺⼒の原⼦⼒モーターを持つ.
お茶の⽔博⼠に引き取られて情操教育を受け,善悪の判断が可能.
4
前振り:鉄腕アトムは原作通りで作
るのは不可能
5
理由1: 原⼦炉から⽣じる排熱処理
1. 600度 アルミの融点以下
2. 1500度 鉄の融点くらい
3. 6800度 太陽の表⾯温度以上
6
10万⾺⼒の熱効率50%として
10万⾺⼒=7500万W
= 7500万W+7500万Wの排熱
→ 表⾯温度6780度でなんとか. 
https://www.hakko.co.jp/qa/qakit/html/s01050.htm
7
理由2:真空管実装の意味で半導体の観点で
GV100 Volta (2017)21,100,000,000
1. 太陽の塔 ⼀基 
2. 戦艦⼤和 ⼀隻
3. 東京ドーム⼀杯
8
答え:戦艦⼤和 ⼀隻
• GV100 Voltaは21G(210億)個の半導体構成
• 真空管の体積を3cm^3 とすると,630億⽴⽅cm
(6万3000⽴⽅メートルの空間が必要.
• 戦艦⼤和の排⽔量(64000トン)と同じ
9
本ネタ:なんちゃって鉄腕アトム
は実現可能かも.
10
https://japan.cnet.com/article/35067316/
11
3.5 → 4.5
12
⻄郷さんが北薩摩の東郷村に来た時、
住⺠がくれた⽝が“ツン”という⽝である
みなさん、訳せますか?
翻訳精度向上の取組み
13
0.00
1.10
2.20
3.30
4.40
英→⽇ ⽇→英 英→⽇ ⽇→英
ビジネスコミュニケーション ニュース
4.314. 45
4.224. 16
4.064. 06 4.033. 55
⼈⼿翻訳(TOEIC900点)
機械翻訳(NMT)
COPYRIGHT MiraiTranslate, Inc. 2018
14
15
原⽂ 某社翻訳 みらい翻訳
太郎は不機嫌であったが⾝につけてい
るブローチはピカピカであった。
Taro was cranky, but the brooch
that he wore was shiny.
Taro was in a bad mood, but his
brooch was shiny.
ナタリーは不機嫌であったが⾝につけ
ているブローチはピカピカであった。
Natalie was sullen but the brooch
that he wore was shiny.
Natalie was in a bad mood, but
her brooch was shiny.
花⼦さんは病気になったが、翌⽇なく
なった。
Hanako got sick, but the next day
she gone.
Hanako got sick, but she died the
next day.
花⼦さんはペンを買ったが、翌⽇なく
なった。
Hanako bought a pen, but the
next day she gone.
Hanako bought a pen, but it
disappeared the next day.
⼭⽥先⽣はつまらない講義をしてお
り、とても眠たい。
Professor Yamada has a boring
lecture and I am very sleepy.
Mr. Yamada is giving a boring
lecture and I'm very sleepy.
⼭⽥先⽣はしばらく夜更かししてお
り、とても眠たい。
Professor Yamada is staying up
late for a while for a while and I
am very sleepy.
Dr. Yamada has been staying up
late for a while and is very sleepy.
より⽂脈を考慮した翻訳が可能に
AI第1次ブーム〜探索・推論の時代
 1956­1960年代
AI第2次ブーム〜知識表現の時代
 1980-1990年代
現在〜機械学習+ビッグデータの時代
 2010年代
冬の時代
Deep Learning
の登場(2006)
⽇本の
第5世代コンピュータプロジェクト
IBMワトソンがクイズ番組で優勝(2011)
Google AlphaGoが
囲碁最強とされる名⼈に勝利(2016)
コンピュータの顔画像認識能⼒が
⼈間を凌駕(2015)
AIという⾔葉の出現(1956)
ビッグデータという
⾔葉の出現(2010) 産業応⽤が活性化
⼈⼯知能,AI(Artificial Intelligence)
17
4.5 → 4.8
ポストエディット不要が98% に
18
⽇英の改善
英⽇の改善
⽇→英
3.00
3.50
4.00
4.50
5.00
汎⽤v1.1 汎⽤v1.2 汎⽤v1.3
(現⾏)
汎⽤v1.4
(次期)
汎⽤v1.5
(年度末予定)
英→⽇
3.00
3.50
4.00
4.50
5.00
汎⽤v1.1 汎⽤v1.2 汎⽤v1.3
(現⾏)
汎⽤v1.4
(次期)
汎⽤v1.5
(年度末予定)
ビジネスコミュニケーション ニュース 会話
19
多くのメディアの⾒⽅ 技術者の⾒⽅
AIって
Siri v.s. しゃべってコンシェル (YouTubeの投稿より)
21http://events.technologyreview.com/video/watch/dileep-george-vicarious-ai-work/
Dileep George,2016
両⽣類
爬⾍類
齧⻭類
⿃類
霊⻑類
http://redwing-don.jugem.jp/?eid=855
「ロウソクを壁にとりつけてください」
記号接地(Symbol Grounding)問題
強いAIの定義: Symbol Grounding (Stevan Harnad,1990)
23
https://www.youtube.com/watch?v=lUV65sV8nu0
サリバン先⽣の前でヘレン・ケラーが⽔の概念を獲得した時
記号接地の瞬間
24
課題:空間認知,常識の⽋如
25
何がここ数年のAIの産業応⽤を実現したのか?
Deep Learning を中⼼とした機械学習の進歩
⾮ICT 産業のICT化による”データ”の表出.
ハードウェアとクラウドによる実装技術が⽀援
26
ドメイン技術通信を伴うデジタル化
IoT = ICT + OT (Operational Technology)
IoT + AI =これまでコンピュータとは無縁だった産業
の⾃動化・⾃律最適化
Society 4.0はICT, Society 5.0はAIの時代.
全産業の最適化とプラットフォーム化
全産業の
Automation, ⾃動化
27
28
以後の4枚のスライド作成
に協⼒してくれた⼆⼈ ⾦ 加喜(きむ がひ)
NTTドコモ イノベーション統括部
クラウドソリューション担当
住⾕ 哲夫(すみやてつお)
NTTドコモ イノベーション統括部
クラウドソリューション担当
29
突然ですが、どこのラーメン⼆郎でしょう?
30
三⽥本店 関内店
元ネタ:Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン⼆郎全店舗識別
https://www.slideshare.net/knjcode/large-scale-jirou-classification
突然ですが、どこのラーメン⼆郎でしょう?
31
TBSドラマ 「チア☆ダン」
誰が誰かわかりますか?
32
数⼗サンプルを学習させるたけで8⼈中4⼈の識別に成功
33
静岡県の農家⼩池誠さんによるキュウリ仕分機(2016)
現在は実運⽤中,第3世代機を開発中
34
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1804/12/news021.html
写真は,エルアンドエーの取締役副社⻑、⽥原⼤輔さん提供
福岡県クリーニング店取締役副社⻑、
⽥原⼤輔さん
現在 未来
過去から予⾒される将来
今から予⾒される将来
 時間
 性能
35
将来から予⾒される将来
AI研究者と⾔えども10年前に今は予⾒できなかった.
2年前と今⾒える景⾊は全く違う.
2年後に⾒える景⾊はもっと違う.
https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html 36
1秒当たりの$1000コンピュータの計算回数
37
鉄腕ではが,
60ヶ国語を話すアトムは実現で
きそうだ.
善悪判断オプションが課題.

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