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title: cs-5. 人工知能でできること，人工知能による社会の変化
tags:  #コンピューターサイエンス #人工知能 #人工知能でできること #人工知能による社会の変化  
author: [kunihikokaneko](https://convert.docswell.com/user/6674398749)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/2V7NPG83E8.jpg?width=480
description: コンピューターサイエンス） URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html --------------------  YouTube 動画 https://youtu.be/76Xa2ZGqpy0
published: December 17, 21
canonical: https://convert.docswell.com/s/6674398749/5339D5-2021-12-17-133708
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2V7NPG83E8.jpg)

cs-5. 人工知能の基本
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
1


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GYJ93WKPJ3.jpg)

アウトライン
• 人工知能とは
• 人工知能でできること
• 人工知能による合成
• 人工知能の種類
• 人工知能とコンピュータ
• 人工知能の現状
• 人工知能の歴史
• 人工知能による社会の変化
2


# Page. 3

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5-2 人工知能とは
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
3


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/MLJL3PKN7R.jpg)

人工知能
人工知能は，コンピュータが，知的な能力を持つこと
• 知能
• 知識
• 学習
4


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/547MD42Q7W.jpg)

人工知能の応用例
顔検知、顔識別
合成
画像のセグメンテーション
Webブラウザで翻訳を行う
Mate Translate (Web ブラウザ
Firefox のアドオン)
5


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ZP7R4WMK79.jpg)

5-3 人工知能でできること
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
6


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/NPJX2PV5EX.jpg)

いまの人工知能 (AI) で、できること
• 知識表現，知識の処理
• 人間の言葉に関する処理（自然言語処理）
• 認識や推論
•
•
•
•
分類
音声認識 （人の声を「文字」化する）
物体検知，物体識別 （画像の中から、「もの」を見つける）
顔認識
• 合成
• 創作
• 欠損の補充
• 翻訳
種々の技術がオンラインで公開されており，
自分のパソコンで試すこともできるように．
7


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/63JKMDQR7D.jpg)

画像分類を行うオンラインサービス
Web ブラウザで動く
元画像
画像分類の結果
URL：https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop
8


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4LE3YRPGJ5.jpg)

人や自転車などの，オブジェクトの発見・検知
元画像
人工知能による読み取り結果
(DeepLabv3+ を使用)
• 人間の「目」の一部機能をコンピュータで再現．
画像の中のオブジェクトを，人工知能が発見・検知
9


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V8ED5YLNEG.jpg)

自動でのぼかし
人工知能は，手や顔を自動でぼかし，プライバシ保持など
に役立てることができるようになってきた
10
（HypoX64/DeepMosaics を使用）


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4V7PG62N78.jpg)

群衆の数のカウントと人数の把握
元画像
人工知能による結果
(FIDTM を使用)
11


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L2JV63DYEQ.jpg)

車両の発見・検知
人工知能は，車両の場所と向き（前なのか後ろなのか）を素早
く発見できるようになってきた
（Dlib を使用）
12


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Z5EGN3YW7L.jpg)

顔，顔のパーツの読み取り
元画像
• 一部隠れていても，顔の
自動判別ができるようになった
• 顔のパーツから，性別，年齢，
表情，顔の動きを読み取れる
人工知能での処理結果
（Dlib を使用）
13


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V4JQQ5MQJP.jpg)

同一人物かの判定
人工知能は，この２つを同一人物だと
判定できる能力を持つ
(ageitgey/face_recognition による)
14


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DK74N9VYE1.jpg)

目の動きの読み取り
人工知能による読み取り結果
（Pupil Tracker を使用）
15


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLJ15K3NEG.jpg)

人体のモーションキャプチャ
• 写真やビデオから，人体の姿勢を読み取り
16


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8GJW5DXM72.jpg)

写真からの顔の３次元化
人工知能による読み取り結果
（3DFFA を使用）
17


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W4EZNG6ME3.jpg)

複数写真からの３次元再構成
• あるオブジェクトをさまざまな方向から撮影した
写真（数十枚以上）をコンピュータ処理して、立
体データを作る
オブジェクトを様々な方向
から撮影
コンピュータでの処理によ
り、３次元データを得る 18


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KY768Y25EV.jpg)

人間の言葉の理解（単語，品詞など）
白い雲と青い空が美しい
の解析例
19


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5G759G2GJ4.jpg)

翻訳を行うオンラインサービス
Web ブラウザで動く
DeepL の URL: https://www.deepl.com/ja/translator
20


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V9J22Y4DJR.jpg)

知識表現とプログラミング
human(hanako).
human(taro).
think(X) :- human(X).
Prolog プログラム
コンピュータが
推論を行い，
その答えを得る
21


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5DEYYGMMEM.jpg)

まとめ
• 人工知能は，実世界を読み取り，見張り，発見，認識，
分類などを精度よく，高速にできるようになった
• 人間の作業を肩代わりできる，人間の能力を超えつつあ
るという考え方も
22


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2VJNPGW378.jpg)

5-4 人工知能による合成
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
23


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GYE93WXPE3.jpg)

GAN （敵対性生成ネットワーク）のニュース
• 実在しない人間の顔画像を生成
tl-GAN, https://docs.google.com/presentation/d/1OpcYLBVpUF1LwwPHu_CyKjXqXD0oRwBoGP2peSCrSA/edit#slide=id.g4551faa5ed_0_208 より
• 色分け図や線画をリアルに変換
Video-to-Video Synthesis, https://www.youtube.com/watch?v=S1OwOd-war8 より
24


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GE8MN2XED.jpg)

GAN を利用したオンラインのデモサイト
• どちらが実在で，どちらがフェイクかのクイズを
行うオンラインのサイト
https://www.whichfaceisreal.com/
実在
（デモサイト）
フェイク
25


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/MLEL3P2NJR.jpg)

GAN を利用したオンラインのデモサイト Waifu
Labs
• Waifu Labs の URL: https://waifulabs.com/ （デモサイト）
• 人工知能が二次元イラストを生成
選択画面
選択画面
選択画面
生成された
画像
26


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/54JMD48QJW.jpg)

人間の下書きを，人工知能が清書する
人工知能が，元の情報を保ったまま人間のイラストを清書す
る AutoDraw
人間がイラストを描く
コンピュータが候補を出す
完成
URL: https://www.autodraw.com/
27


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ZPJR4W5KJ9.jpg)

① ウェブブラウザで次の URL を開く
https://www.autodraw.com/
②「Start Drawing」をクリック
28


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/NPEX2PK57X.jpg)

③
描きたいものをざっくり描く
https://www.autodraw.com/
④上のメニューに候補が出るのでクリック
29


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/63EKMD5RJD.jpg)

人工知能で，スケッチを増やすサイト
https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo
① スクロールして、
下の方の「Variational Auto-Encoder」を探す
② 「Variational AutoEncoder
Demo」をクリック
30


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4L73YRKGE5.jpg)

start over
始めから
種類を
選べる
auto-encode
スケッチ生成
31


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V87D5Y3N7G.jpg)

「手書き」の絵に合うように，猫の画像を人工知能が
描く
32


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4VJPG64NJ8.jpg)

人工知能で猫を描くサイト
① Web ブラウザで次の URL を開く
②
http://affinelayer.com/pixsrv/index.html
「edges2cats」を探す
33


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L2EV63XY7Q.jpg)

③ 「Clear」をクリックして消す
④
猫を手書きして「process」をクリック
34


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Z57GN3VWJL.jpg)

フェイクビデオ
＋
写真
→
ビデオ
人工知能により
合成されたビデオ
35


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V4EQQ56QEP.jpg)

36


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DKJ4N94Y71.jpg)

まとめ
• 人工知能は，合成，清書，翻訳の能力を持つようになっ
た
• 「写真で見たから，それが真実だ」と言い切っても大丈
夫でしょうか？
• 自動翻訳できるからこそ，外国語の学びはさらに重要に
なってきたという考え方も
• 人間がアイデアを出し，人工知能が実行する（人間がク
リエイティブであるために，人工知能が助ける）という
37
考え方も


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLE15K4N7G.jpg)

5-5 人工知能の種類
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
38


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8GEW5DZMJ2.jpg)

人工知能の種類
機械学習
学習による上達の能力を
持つ人工知能
人工知能
知的な IT システム
ルールや知識を人間が書いた
人工知能
39


# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W47ZNG1M73.jpg)

機械学習のメリット，デメリット
機械学習
学習による上達の能力を
持つ人工知能
メリット
「ルールや知識を，人
間がプログラムで書か
ねばならないことの限
界を突破
デメリット
学習不足，過学習，
などの注意点がある．
完璧に学習が成功する
わけではない．
知的な IT システム
ルールや知識を人間が書いた
人工知能
40


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KYJ68YL57V.jpg)

5-5 人工知能とコンピュータ
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
41


# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GJ59G1GE4.jpg)

知的な IT システムの例
コンピュータはプログラムで動く
６の小部屋．３回動くとどこに
たどり着くか
解くためのプログラム
上下左右に
動くことができる
というルールを
プログラム化
得られた結果（抜粋）
42


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4LE3YR1PJ5.jpg)

機械学習の例
コンピュータはプログラムで動く．
学習に使用するデータ
（抜粋）
プログラム
データを用いて学習を行う
学習ののち，画像分類を行う
得られた結果
43


# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V8ED5YX3EG.jpg)

5-6 人工知能の現状
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
44


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4V7PG6PP78.jpg)

① 人工知能の利用での注意点
人工知能を使うときも，思い込みを疑い，根拠を確認するこ
とが大切．
《思い込みの例》
• 「人工知能だから，１００％正解」
• 「人工知能の能力は，必ず，人間を上回る」
• 「人工知能に，すべてを任せても大丈夫」
人工知能は，知的な IT システムのプログラムや機械学習で
動く．間違った結果を出すこともある．万能ではない．
45


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L2JV632VEQ.jpg)

② 技術は急激に進歩する
• いまの人工知能 (AI) は発展途上．
• 今後も，進歩を続ける
• 機械学習は，データを用いた学習による上達という能力を
持つ
• 今後も，データは増え，機械学習による上達は続く


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Z5EGN3R17L.jpg)

③ 人工知能 (AI) は，雇用を失わせる可能
性が高い
工業用ロボットにより，
1990年から 2007年の間に，米国で 67万人の雇用が失わ
れた
という調査結果も
(米国・国家経済研究局)
◆ 超高失業率時代の到来？
（働きたくても，仕事が全くない）
それとも
◆ 人々が「生活」のためでなく
「喜び」のために働く時代の到来？
47


# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V4JQQ5VNJP.jpg)

5-7 人工知能の歴史
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
48


# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DK74N9M3E1.jpg)

コンピュータと人工知能 (AI) の歴史
• １９５０年代 コンピュータの誕生
人間よりもはるかに高速，正確な計算能力
人工知能の技術も芽生え始める
• １９８０年代 コンピュータはパーソナルなものへ
ワープロ，表計算，グラフィックスなど，
• １９９０年代 インターネットの普及開始
コミュニケーション，知識の蓄積と流通，情報発信
• ２０１０年代 機械学習が進展
人工知能の知的能力が人間を超えるとも
言われるようになってきた
49


# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLJ15K8ZEG.jpg)

5-8 人工知能による社会の変化
（コンピューターサイエンス）
URL: https://www.kkaneko.jp/cc/cs/index.html
金子邦彦
50


# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8GJW5DZ672.jpg)

人工知能 (AI) による革命 1950年より進行
《新技術の創出》
高性能コンピュータ，機械による学習，人工知能
《社会全体への波及効果》
・体系化可能な職業は機械により自動化
・データが価値を持つ
・新産業分野の創出
《生活，文化の変化》
富の分配，余暇，生活・文化の在り方に大きな変容が予
想される
51


# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W4EZNG1RE3.jpg)

体系化可能な職業の例
• 事務（一般，医療事務，学校事務，行政事務，経理事務，人事事務，貿易事務，
保険事務，郵便事務）
• 製造，組み立て，仕上げ（通信機器組み立て，NC旋盤，加工紙，カメラ組み立て，
機械木工，金属加工，金属製品検査，金属研磨，金属プレス，ゴム製造，梱包，
自動車組み立て，建築作業，水産ねり製品，石油製品，製パン，製粉，製本，プ
ラスチック製品成型，めっき，めん類製造）
• 窓口（銀行窓口，駅窓口，貸付，クリーニング取り次ぎ，日用品修理，包装作業，
ホテル接客，有料道路料金収受，レンタカー，コールセンター）
• 保守作業（石油精製，コンピュータ，発電所，プロセス製版，ボイラー）
• 設備維持管理（マンション管理，警備，検針，駐車場，道路管理，ビル清掃，列
車清掃）
• 販売（レジ，小売りでのセールス，出荷，発送，清涼飲料ルートセールス．宝く
じ）
• 運転運搬（トラック，タクシー，宅配，産業廃棄物，新聞配達，電車，路線バス，
郵便仕分け）
• その他，給食調理，測量
調査レポート：When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts
野村総合研究所は，6「人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業」
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# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KY768YL1EV.jpg)

ベーシックインカムのニュース
人工知能 (AI) ＋ロボットにできない仕事は減る
業態は構造転換する
自動運転車の登場 → 運送業の構造転換
働くかどうかにかかわらず所得を最低保証する「ベーシッ
クインカム」の導入を各国政府は検討しなければならない
だろう と述べる識者も
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# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5G759G1LJ4.jpg)

まとめ
① 「人工知能が，人間よりも，上手に，安価に仕事がで
きるようになる」とも真剣に考えらえるようになった
② 「高度に発達した人工知能は脅威になる」と言われる
ほどであるが，本当にそうなのか，その根拠を自分で調
べ，自分で考察するなど，自分で考え抜くことは大切で
ある．
③ 「人間がよりクリエイティブになるために人工知能を
使う」，「人と人工知能とロボットが協働する」など，
社会の変化は必然であろう．
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# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V9J22Y13JR.jpg)

演習
各自で試す
• 画像分類
https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop
• 翻訳 DeepL
https://www.deepl.com/ja/translator
• 顔画像で，どちらが実在で，どちらがフェイクかのクイズを行う
https://www.whichfaceisreal.com/
• GAN を利用したオンラインのデモ Waifu Labs
https://waifulabs.com/
• 人間の下書きを，人工知能が清書する
https://www.autodraw.com/
• 人工知能で，スケッチを増やす
スクロールして，「Variational Auto-Encoder」のところ
https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo
• 人工知能で猫を描く
「edges2cats」のところ
http://affinelayer.com/pixsrv/index.html
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