情報処理学会第76回全国大会3日目

Mar 13, 2014 イベントレポート 学会 日記
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三日間のスケジュールが一通り終わりました。今日は午後のセッションにうちの学生3名の発表が2セッションにブッキングしてたので回りながらの参加。結果的にはイベント企画1件＋基調講演＋学生セッション1件＋一般セッション1件に参加。セッションは部分的にしか参加してませんが。

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天候的には昨日より温度が少し下がったけど、雨降ったことの方が影響強いか。特に夕方頃から雨脚が強くて混雑してる場所での移動は辟易。やっぱり東京では生きていけないな。。晩ご飯は学生リクエストで再び肉モードということで、あれこれグーグル先生に尋ねた結果千住ホルモンに向かい、打ち上げ＆反省会。というつもりだったんですが、結構脂のノリがすごかったようでしょっちゅう火が出て暫くはそれどころじゃなかったな。美味しかったから良いけど。貰えた質問＆アドバイスは近いうちに研究ノートに書いてくれるでしょう。

明日は昼前後にどこか軽く散策するぐらいの時間はあるけど、どうしようかな。

＜目次＞

イベント企画: 知のコンピューティング― 知の創造促進と科学的発見・社会適用加速―

講演(1)「知のコンピューティングのねらい」 岩野 和生(独)科学技術振興機構 研究開発戦略センター 上席フェロー)

研究開発戦略センター CRDS の役割
　新しい研究領域を作る
　　コミュニティ形成
　　ビジョン・夢・インパクトの共有
　　研究アジェンダの明確化等

対象
　森羅万象になりつつある：Internet of things, Big Data
　Fourth PARADIGM
　　医学の発見から臨床までのスピード: リニアに落ちてる
　　　このギャップをどう埋めるか
　知の集積、社会的還元、情報の消費スピードと使用者（情報の半減期）、、、
　　簡単にビッグデータ／集合知で「データ→文化形成」をやれる？？
　　　Galaxy Zoo: Classifying
　　　機械との競争: Digital technologies change rapidly, but organizations …
　　　従業員(業種)がコンピュータに取って代わられる確率
　サービスの進化
　　サイバーと物理的世界の融合が世界をより複雑にする
　　人がサービスのエコシステムに入ることによる予測不可能性の拡大
　ビジネスのクリティカルインフラとしてのIT
　　→社会のクリティカルインフラとしてのIT

知のコンピューティングの背景
　知の創造を促進し、科学的発見や社会への適用を加速する
　　知は人間（複数）が賢く生きるための力
　　　WISDOM COMPUTING=発見、創造、集積、伝搬、探索、影響を実現し、加速すること

戦略目標への道とこれから
　Standalone → collaborative / collective (開かれた系)
　　何を実現しているか把握する技術
　　影響を与える技術
　　先月、文科省の戦略目標へ
　　　「人間と機械の創造的共同を実現する知的情報処理技術の開発」
　　　naltoma: 対話を通して納得させるという点でも理由説明技術が必要か。
　　　naltoma: 機械的に「納得する」という側面は不要？

講演(2)「Wisdom Computing Summit 2013 のねらいと報告」 徳田 英幸(慶應義塾大学 環境情報学部 教授)

Wisdom Computing Summit 2013 のねらいと報告
　新しいICT進化の流れ：物理空間と情報空間は融合へ
　コミュニティ醸成、ゴール・方向性・研究課題の抽出、ムーブメントの創出が狙い
　　「何がWisdomか、何がWisdom Computingか」だけで討論が終わってしまう恐れ
　　事前にpositioning statementを送ってもらった
　　　全体セッション＋分科会セッション（分科会8セグメント）
　　　→積み残しが多く残ったため、続きはワークショップへ
　メタの議論：研究開発プロジェクトの企画・立案方法
　　サミット方式のメリット・デメリット
　　真理追究型 vs. 課題解決型 vs. ハイブリッド型
　　タイムフレーム（5年後、10年後、、、）
　視点
　　プロジェクトの社会的インパクトと名称
　　ビッグデータを越える視点（何が違う？）
　　日本オリジナルなR&Dの視点
　　破壊的イノベーションの視点
　　国際競争力・協調の視点
　達成までの大まかなロードマップの形成
　　人間と機械の共創を目指したコンピューティング
　　人をエンパワーするためのパラダイム
　　議論の可視化や参加者の価値観推定などからの新たな発見促進
　　人の賢いデシジョンをサポートする知のコンピューティング
　　デシジョンや創造性を代替する知のコンピューティング
　新聞の見出しになるようにまとめてもらったためSFチックなものも
　　Wisdom Computing Summit 2013 ワークショップ資料

知のコンピューティングワークショップ
知のプラットフォームワークショップのねらいと報告
　サミットで起こしたムーブメントをよりサイエンティフィックへ
　課題別ミニワークショップの開催
　　知のメディアワークショップ
　　知のプラットフォームワークショップ
　グループワーク
　　例: グループA
　　　狙いを「価値の創造」に設定、高齢者のQOL向上。
　　　課題：生き甲斐の定義や感情表現モデル、生き甲斐を表すデータの抽出、対話技術など。

講演(3)「知のメディアワークショップの狙いと報告」 山口 高平(慶應義塾大学 理工学部 教授)

知のコンピューティングミニワークショップ「知のメディア」
　よりスペシフィックな課題へ
　　取り組むべき研究課題の深掘りと2020年を狙った具体的な応用目標を討議
　　要素技術の追求は大切だが、本当に役立つものを作ることも重要
　knowingのダイナミックなプロセスを実現
　　独立ではなく恊働・インタラクションの枠組み
　　多様なインタラクションレベル（音声対話／動作／ジェスチャー／知識レベル、、）。
　　knowledgeからknowing（より深い意味を知る。更新する。発見する。、、）への転換。
　　knowingを通して実践知（社会貢献）で支援可能なシステムを目指す。

IBM Watson, 東ロボくん
　今後の課題
　　人工無能＋人工知能でどこまでできるか？：文字数カウントは人間はやらない
　　入試問題理解（アノテーション等前処理は必須？）
　　文字列照合の限界
　　構造化知識（教科書知識、*文脈知識*）の必要性
　　含意関係認識（推論は不要？）
　　表記揺れなどの問題（データインテンシブ採用は？）
　　問題文から方程式・論理式への変換
　　文章理解と画像理解の統合

knowingの目指すもの
　自立独立型(恊働・インタラクション)
　　e.g., 野中先生SECIモデルでは「人と人がつばを飛ばしあって議論するようなことがコンピュータとできないか」という話も。
　形式知(staticな知識)
　学校知(知識創造)
　現Watsonでの限界
　　病状に則した最新医療を答えてくれるかもしれないが、
　　患者の病歴、各立場からのコメント等を踏まえた提案はしない
　形式知より暗黙知／自動処理よりインタラクション／要素技術だけではなく統合技術

講演(4)「知のコミュニティワークショップのねらいと報告」 横尾 真(九州大学 革新的マーケットデザイン研究センター 教授)

知のコミュニティ
　様々な立場の人々が機械と協調して、知の発見、創造、集積、、、等の価値を生み出すコミュニティ
　　一億総データサイエンティスト計画
　　　クラウドソーシングで挑むビッグデータ解析 by 鹿島先生
　　こころを支える情報学
　　　こころを表出することが困難な人々に対する「笑顔検出」等の支援 by 鈴木先生
　　知のコミュニティと会話情報学
　　　会話現象の理解を通し、AI等で拡張、会話に満ちた空間の実現 by 西田先生
　　知のコミュニティと社会の観測
　　　コミュニティ間の情報伝達によって先のトレンドが見える可能性 by 松尾先生
　　知の？（はてな）
　　　何が行為を決定するかは構造（ネットワーク）が決める by 安田先生
　　知のコミュニティとマーケットデザイン
　　　複数立場の参加する社会的意思決定のルール作り＝新しい最適化 by 横尾先生
　　デザインのためのインタフェース
　　　手書きスケッチでぬいぐるみをデザイン by 五十嵐先生
　　強いAIとしての社会シミュレーション
　　　何故社会がこうなっているのか、どこを変えたらどうなるのかを明らかに by 野田先生

グループワークまとめ
　東京オリンピックを想定したクラウドソーシングによるサービス提供
　　MOOCへの資格導入によるワーカの質保証
　　ICTとの融合によるものづくりPDCAサイクルの高速化
　　共創を支える知財の仕組み、創造的活動を妨げない法整備
　人がコミュニティの中で楽しみながら効率良く学習することを機械（デジタルプロフェッサー）が支援
　　教材作成のための主観的な知の外在化、知の見える化技術
　　失敗も含んだ学習プロセス、疑問共有
　　生徒の貢献も認定して報酬を出す仕組みと理論
　コミュニティコンピューティングによる特許や知の創成
　　知の集積・流通・利用のためのインセンティブメカニズム設計、、
　社会的リスク・コストをなくすゼロ社会の実現
　　災害死ゼロ、孤独死ゼロ、、
　　データ同化型シミュレーション

パネル討論「知のコンピューティングの可能性とインパクト」

ポジションステートメント

藤山先生ポジションステートメント
　知を使うのにも知恵がいる（使い方を間違えると傷つく）
　グローバリズムの揺らぎ：市場主義、資本主義、民主主義、個人人権、科学技術への信頼
　　一方で中国／インド等が取って代わるとは思えない
　　日本は非白人の中では真っ先にグローバリズムを理解しつつ、独自文化も残している
　　　→新たなグローバリズムの構築は日本？？
　WISDOMは決定するためのモノ
　　サミットを通してグローバリズム修正に向けた流れになりつつあるようにも見える

知識型AIからknowingへ
　人と機械の競争から共創へ（形式知だけではなく実践知が必要）
　IQ→マルチプルインテリジェンス：技術的知能＋人格的知能＋芸術的知能

AIから集団知能へ、高度な知の発見・創造、、、
　デジタルプロフェッサー／知の民主化
　大規模シミュレーション技術による社会的リスク・コストの解消

Q: 専門家への投資をどう社会に還元するか？　飛躍するが例えば、新聞見出しとして11項目挙げてたが、市民レベルで見てどのぐらい理解できるだろうか？
A: ビッグデータでも何でもそうだが、ある価値を見言い出した時にそのトレーサビリティ、責任問うの仕組みはIT的・アーキテクチャ的なプラットフォームが必要。社会的納得性が無いとサポートされないので、社会的制度が必要だと考えている。
A: 食事終わった夜セッションで出したもの。機械に侵略されてるように感じるか、エンパワーメントに感じるか等は読み取れないと思う。どんなシステムでもそうだが、社会に受け入れられる時のスムーズさについては、共創というポジティブな視点で見ている人が参加している。
Comment: 例えば「マインドメディエータ」が分かるかと言われたらわからない。そういう所のインタラクションもやって欲しい。
Q: サミットという形で恊働するというのは大事だと思う。サミットの場にユーザとなる一般の方を巻き込んで話を進めていく方法もあるのでは。ソフトウェア工学でのアジャイルとか。そういう方法は今後検討する？
A: 今回は公募してたこともあり、何名かは自治体／病院とかも数名参加してもらっていた。ただし幅広く受け入れられるものでもなかったため、少なかった。
A: まず議論してコミュニティを作りたいという第一歩だった。ユーザイメージも出来てきたので、次の一歩として他の人も巻き込んでいくことになると思う。
A: プロジェクトが走ればファンディングサポートが大きくなるので、大規模にやれると思う。
Q: JST試案のネットワーク連携型自律分散知能協奏システムは、受け入れられそうか？
A: 諸々を加味して置き換えるのか、オプション提示型として使うのか、どう使うか次第ではないか。
Q: 試案を見る限りでは下は機械メイン、上が人間メイン。人間とのインタラクションを考えると、サポートする側のセンシングとアクチュエーションという点で「人間が見えてるような形での下側(機械側)の見え方」があるのでは？　input/outputは「人間が見えるような形」があって、その先に機会があるというイメージ。コメント。
Q: 受け入れるユーザ側について。情報教育が蔑ろになってるようみ思えるが、受け入れる態勢作りのためには重要ではないか。
A: 同感。異なる分野だが、アメリカ事例でNPOが同じファンドからの援助で教科書作りをやっていた。技術を作る側と利用する側の双方向が大切。
Comment: MOOCのような形でAI研究者は真剣に取り組んでるケースが多い。将来は「コンテンツがあるのでそこへの興味を育む」という取り組みが重要では。

基調講演「ビッグデータの今」 喜連川先生

情報処理学会

合い言葉
　No more Visions!! Let’s move!
会員数は綺麗に純減
　会員数増に繋がるアクションのみをやる
若手枠＆長期戦略枠
IT教育、教員育成
学会２万人のスケールを「利用」してください
　面白いアイディアの実験: ice land?? for facebook
　そこそこのサイズの social net / crowd source
　　どうやって2万人をコネクトするか
　　　ポイント制の導入？

第1章 ビッグデータの誤利益は？

ビッグデータ: Data is the new oil
第1章 ビッグデータの誤利益は？
　MOOC
　　神秘なる教育学習プロセスを解析するデータが手中に！
　　　宿題のためにはビデオを見直すが、テストのためには教科書を使うということの定量的効果測定
　　　何千人もが「見直すタイミング」で分かり難いシーンの抽出
　　　e-portfolio: 学習のあらゆるプロセスの補足
　　　　データの取り扱い
　　やる気があえれば落ちこぼれが無い時代に！
　交通渋滞
　　ストックのメリット
　　　ここ数年は渋滞要因を追跡しやすくなって来た
　　　　蓄積することで予測に（ある要因xならy時間で緩和するとか）
　開発途上国におけるランドデザイン

第2章 ビッグデータ米国事情

　技術は煩悩から生まれる
　The age of data: from data to knowledge to action
　　知識も重要だが、国家としてどう動くべきか。actionable information.
　　学会はどう動けば良いか。そんなプロジェクトを作りたい。

第3章 データ処理基盤

　ビッグデータを超高速に処理したい
　最先端研究開発支援プログラム：情報融合路（情報エネルギー生成基盤）

質疑応答

Q: データセントリック／システムせんトリック／ヒューマンセントリック様々な見方があるだろう。データセントリック／データサイエンティストな人が陥りやすい見方へのアドバイスを。

A: これまではコミュニティとコミュニティが会話するということがしんどかった。それがようやく出来るようになった。一つのチャネルがデータ。これまでは一緒にやろうよということを言いあって来たが、それではなかなか通じない。それが「データをあげるからやってくれ」でやりあえるようになった。ヒューマン思考／システム思考に持っていくかは全ての人がこの分野に入ってくる必要がある。（他分野の）人材育成している暇があるのか。例えば医療もITも分かる人を作れる？　IT屋は時価にアプリケーションの人と付き合う。必要であればその中にヒューマンも呼ぶ、システムも呼ぶ。そういう時代では。

学生セッション[6P 会場](3 月 13 日(木)14:30 〜 16:30) 言い換え・関係抽出 座長 飯田 龍(東工大)

6P-1 文章からの人物関係抽出 ○高本恵利花,浦谷則好(東京工芸大)
小説を対象として、登場人物のデモグラフィック抽出＋関係抽出という内容。今回は研究走り出しなのか、基本的には手がかり語など思いつくシンプルな方法（機械学習等は一切無し）で取り組んでみた結果を紹介してたという話で終わってました。
6P-2 因果関係ネットワークに基づく最大の動機・目的推定のためのアンケート調査 ○松田昇悟,當間愛晃(琉球大)
うちの松田くんの発表。喋りが早さが過去最高レベルだったので、初めて聞く人は辛かったかも。詰まったりしてなくて一つ一つ話してるテキストは適切な内容にはなってたのだけど。質疑応答では真っ当なものを頂けてたので一応大丈夫ではあったのか。関連事例を教えてもらえてたようで何より。ありがとうございます。

一般セッション[6C 会場](3 月 13 日(木)14:30 〜 16:30) 自然言語処理(基礎) 座長 山田 一郎(NHK)

6C-3 危険性の視点からの評判分析 ○山本智也,徳久雅人,村田真樹(鳥取大)
危険性を表す表現の自動抽出が目的らしく、ゴールとしてはネガティブ／ポジティブな極性表現と似ている気がするのですが、ドメイン毎に異なる表現があるだろうという話っぽい。多分。ただし、手法にドメイン毎の差を意識した部分がないため、結果でも大きな性能差がでているという状況。個人的にはSQ-scoreの前にやってるフィルタリングの方が気になったけど、予稿には何か書いてるのかな。
6C-4 トピックモデルで生成したトピックへ付与するラベルの自動生成 ○慶留間諒大,當間愛晃,赤嶺有平,山田孝治,遠藤聡志(琉球大)
うちの発表その1で、前日夜まで実験しまくってた割に最後は良くまとめて発表してました。ただ質疑応答で相手の意図を汲み取った回答が出来てなくて、セッション終了後に時間かけて話してました。それはそれでGJ。LDAなトピックにラベル生成するという問題設定自体がやっぱり難しそうだなぁ。
6C-5 文脈木重み付け法を用いた半教師付き学習による文書分類の検討 ○小畑智広,小林 学,渡邉重佳(湘南工科大)
私が聞き逃したのか、文脈木重み付け法とサブカテゴリとの関係が良く分からないまま話が進んでしまったので「？？」でした。カテゴリ分類する際に、カテゴリ内にサブカテゴリ使って半教師あり学習するという話なのは分かったけど、「サブカテゴリの有効性」って何のことだろう。サブカテゴリ＝文脈木重み付け法なんだろうか。
6C-6 マルチモーダル・データセットを対象とした深層学習の性能評価に関する基礎研究 ○玉城 翔,當間愛晃,赤嶺有平,山田孝治,遠藤聡志(琉球大)
うちの発表その2。タイトルも予稿も変わってごめんなさいしてからの発表。修正版配布したのでそれで許してください。発表自体は基本的には良くできてましたが、結果の最後は分かり難い説明のままでした。でもそれ以上に質疑応答で相手の意図を汲み取れてなかったのが問題。質問者の聞き方も最初は誤解しやすかったかもしれないけど後で言い直してたので、そこで意図に気づこう。