通信のしくみ：シラバス
■ 講座情報
通信のしくみ ｛専門科目：情報】
【主任講師】
【教材・資料】
【授業内容】
インターネット、衛星通信など、
通信は現代のネットワーク社会の発展を支える重要な基盤となっています。
通信は一般的に工学としてとらえられていますが、
通信の具体的な方法には様々な理論や発見から導かれた
多くの工夫が含まれています。
本授業では、このような基本的で興味深い考え方やしくみを中心に学びます。
【授業テーマ】
- 第１回波とスペクトル
- 第２回情報量の意味
- 第３回符号の性質
- 第４回インターネットの通信
- 第５回電波
- 第６回変調の方法
- 第７回圧縮と放送
- 第８回衛星と光の利用
【WP ZoomUP】WordPressとShopify
【eLV】GAFAなどシリコンバレ IT製品の作り方 #3
【eLV】GAFAなどシリコンバレ IT製品の作り方 #3
発見のプランニングテクニック
■ 日時：2020/10/28 19:30ｰ22:00
■ 感想
・顧客発見プログラムのテクニック
→ ストーリーマップのテクニック
ユーザの使用の流れの中で製品に必要な機能と
開発の優先順位をブレイクダウンする
→ 顧客発見プログラムのテクニック
リファレンス・ユーザを想定することで
顧客視点で製品の機能をブラッシュアップする
環境を作れるようにする
■ 開催・資料
- Web 開催：
→ Web開催： Zoom
（メモ）
● 発見のプランニングテクニック
・発見のフレーミング
→ 製品発見の問いに取組まなければ成らない潜在的な問題の発見
・製品発見の取り組み → 大きな問題、対処の計画
→ プロダクトの企画の全体像を考える
● ストーリーマップのテクニック
・バックボーン
→ ナラティブフロー → 優先順位
● 顧客発見プログラムのテクニック
・リファレンスカスタマを生み出す手法
→ リファレンスカスタマの候補 → 良いフィードバックがある顧客
→ 例）
実現世界が欲しい、実現手段を実施、価値の観点で言及、
現場の意見、アーリ・アダプタ、ビジネス観点
→ ターゲット市場を見直す
→ 市場の再定義 → リファレンスカスタマの候補
→ リファレンスカスタマとの関係を見直す
→ リップサービスでは無く本音を聞く
→ 顧客対応のフォローを見直す
→ 対応方法の検討
・リスクへの対応
======
・仮装オフィス
→ リモートワークの支援
→ 事業主、従業員、システム管理者
======
● プロフィール Microsoftのマルティナ・ローチェンコ
以上
Project Tsurugi ユーザー会
Project Tsurugi ユーザー会
■ 日時：2020/10/27 13:00ｰ15:00
■ 感想
→ 現代的なアーキテクチャにあった
RDBシステムを新規作成するPJ
→ メニコア、インメモリのアーキテクチャ
→ ノーチラスの神林さんの手動PJなので
今後の展開が楽しみである
久しぶりに神林節が聞けたのは嬉しかった
■ 開催・資料
- Web 開催：
→ Web開催： Zoom Webinar
（メモ）
13:00-13:10
● プロジェクト全体状況（ノーチラス・テクノロジーズ）
・RDBの開発
→ 現DBがスケールしない
→ メニーコア、インメモリの合わせたDB
→ OLTP
→ OLAP
《研究開発状況の紹介》
13:10-13:20
● 全体アーキテクチャ（NEC）
・HTAPシステム OLTP按針と任意のOLAP
OLAP → PostgreSQL, Apach Spark
13:20-13:30
● アプリケーション：天文データの分析（国立天文台）
・高速データベースと天文台の大規模データ
→ すばるの超高視野カメラ
13:30-13:40
● データ分析技術（大阪大学）
・発見的データ分析
→ 特徴的なデータを見つける
→ サンプリングベースの異常値検知技術
→ 欠損値・計測誤差の多い
・クエリワークロードの分籍
→ Cardinality estimation
→ レコードのヒット具合を推定
→ カラム間の依存関係を機械学習
13:40-13:50
● アプリケーション：災害対応（パスコ）
・大規模自然災害
→ 情報収集、断片的な情報、情報整理のプラットフォーム
・３D-TIM：３次元サーフェースモデル
→ 航空機オーブリークカメラ撮影
→ データ取得
→ データ処理
→ 分割定義ファイル作成、CropImage、
OpenMVG, OpenMVS
データロード、差分抽出
13:50-14:00
● 空間情報処理技術（名古屋大学）
・TIN（Triangulated Irregular Network）
→ 複雑な
・空間重点曲線（Z-oder curve）
→ N次元データをい次元に並べる
→ Z-order curve 空間索引技術
→ バウンダリにより不要な組合せ領域が発生
→ 探索領域の分割（領域の内外）
・TIN差分演算機能
14:00-14:10
● アプリケーション：バッチ処理（ノーチラス・テクノロジーズ）
・Wite-heavy バッチ処理にRDBは向かない
→ MV（マルチ・バージョン）、Lock Free
14:10-14:20
● HTAP（Hybrid transaction/analytical processing）技術（東京工業大学）
・トランザクション処理(OLTP)と解析処理(OLAP)
→ 基幹系(OLTP),情報系(OLAP)
→ OLTP：行単位、OLAP：列単位
→ 同時実行制御の問題
→ Snapshot Isolation：マルチバージョン
14:20-14:30
● トランザクション処理技術（慶應義塾大学）
・トランザクション(ACID)
→ Concurency Control, Recovery
→
14:30-14:40
● SQL処理の実装（ノーチラス・テクノロジーズ）
・SQL処理をインメモリで実行
・SQL処理でデータ並列
14:40-14:50
● 不揮発性メモリの活用（NEC）
・Intel Optance DC Persistent Memory
→ Memory mode：DRAM, App Direct mode：ストレージ
14:50-15:00
● 質疑など
以上
【WAI】第31回 WBA勉強会 予測する脳
【 WAI】第31回 WBA勉強会 予測する脳
■ 日時：2020/10/23 18:00ｰ21:00
■ 感想
→ 自由エネルギー原理と現象論の話
懇親会で哲学者と話すのは初めての経験
非常に消化不足ではあったが、大変刺激になった
■ 開催・資料
- Web 開催：
→ Web開催： Zoom Webinar
（メモ）
18:05
● 趣旨説明
・予測する脳：脳は予測する機械
→ 状態、観測 →
→ 状態空間モデル'
→ 自由エネルギ原理
→ 変分ベイズ
→ 自由エネルギ ＝ エビデンス変分下界ELBO（目的関数）
→ 目的関数：ELBO
→ 階層的な事前文応、観測が行動依存
→ 行動・知覚の統一モデル
→ 問題は「世界」の定式化
→ 予測する脳の主体性と現象学
End to End型、
→ 観測 ＝ 世界 ＝ 画像
セグメンテーション → オブジェクト → サブジェクト（主体性）
オブジェクト型
18:20
● 自由エネルギー原理からエナクティビズムへ
吉田 正俊（北海道大学）
・自由エネルギ原理（FEP）
→ Vwe.1：知覚と予測符号化
→ 知覚のトイモデル → 見聞ベイズ
ベイズ脳仮説 → 自由エネルギ原理 → 予測符号化理論
変分自由エネルギ F
→ Ver.2：能動的推測 Active inference
→ 知覚のと行動の統一説明
→ Ver.3：期待時湯エネルギ
→ 離散時間、部分観測マルコフ決定過程POMDP
→ 知覚の生成モデル、行動の生成モデル（反実仮想）
機体自由エネグギ G
→ Ver.4：マルコフブランケット
→ シュレディンガの「生命とは何か」
生命体は「負のエントロピ」を食べている
自由エネルギ原理 → ベイズ脳仮説、予測符号化理論
→ 良い制御器 → 相互情報量の最大化
→ 自律性 → 開きながら閉じる
・自律性からエナクティブィズムへ
→ 自律性とは？
→ オートポイエーシス Auto(自己)＋Poiesis(制作)＝自己算出
→ 自律性、個体性、自己算出、入出力関係に規定されない
→ オートポイエーシス
→ Open loop、Closed loop
→ 操作的閉包＋構造的カップリング
→ エネクティビスム
→ 知覚とは知覚的に幹日枯れた行為の事である
→ フッサール幻想額の視覚論 → 自分の運動可能性
Eensorimoto enactivism(SMC)：感覚･運動随伴性
→ 探索的活動
→ FEPはenactivismと整合的
19:20
● 「境界のない外」をどう考えられるか？──現象学の観点から
田口 茂（北海道大学）
・意識のハードプロブレム
→ 主観的側面 → 医師と物理現象を繋ぐ「境界線」が見えない
→ 主観的な世界(一人称) → 外部の世界
→ 主観的世界の３人称的観測 → 外から眺める
・境界のない外との関わり
→ 意識の境界が無い
→ 境界の無い外との関係
→ 観察では無い → 「外」と行為的に関わることはできる
・二つの媒介
→ 媒介 → Aが無ければBは無い、切ることによって繋ぐこと
→ 「外」との行為的関係 → 媒介
→ 現実の一部を切り取る → 切ることで繋がる
→ 行為的媒介
観測的媒介 → 観察は境界と外を同時に見る
’システムと外
→ 作動的閉域 その外
20:00
● ディスカッション 大羽 成征（モデレーター）、吉田 正俊、田口 茂
以上
【AIコンソーシアム】食品流通のAI技術のビジネス
【AIコンソーシアム】『食品流通におけるAI技術のビジネス活用』
■ 日時：2020/10/23 16:00ｰ18:00
■ 感想
→ 人工知能技術として
ベイジアム・ネットを利用したマーケット戦略に
活用していくかの話
→ AIコンソーシアムでは
ベイジアム・ネットのモデル設計ツールPLASMAを
開発して事業を推進している模様
■ 開催・資料
- Web 開催：
→ Web開催： Zoom Webinar
https://www.ai-gakkai.or.jp/pdf/aimap/AIMap_JP_20190606b.pdf
（メモ）
● 消費者評価におけるモデリング
産総研 松岡
・人工知能とは
→ 知能活動の不能 → 人工知能学会「AIマップ」
https://www.ai-gakkai.or.jp/pdf/aimap/AIMap_JP_20190606b.pdf
・ ベイジアム・ネット概論
→ ベイズの定理に基づく
因果関係を確率により記述するネットワーク図
→ 条件付き確率 → 観測：事後確率
→ ベイズ推定のプロセス
→ PLSA:確率的潜在意味解析
→ P(商品|顧客)
→ PLASMA：確率モデリングシステム
→ 大学キャラ診断
→ 主成分分析との違い
→ 線形独立で無くても適用可能
→ ネットワーク探索が必要
・消費者評価の応用（ベイジアム・ネット）
→ 評価グリッドインタビュー
→ 機能的、情緒的ベネフィット
→ モデルの子地区可能な項目を決めていく
初期仮説 → 原因、計測、数値化の可能な項目
品質の定義 → 官能評価と消費車評価の相関関係
● 食品領域における消費者評価概論（仮）
㈱オージス総研 安松健様
・AI → 人とは何かの理解を深める
・食領域
・知覚≠情動≠感情・思考≠行動 → 単純構造で理解しようとしない
→ 思考≠行動
→ 顧客の声を聞くのと顧客の理解は違う
→ 知覚≠情動≠感情・思考≠行動（脳科学）
→ 知覚や感情・思考だけでヒトを表現しようとしてはいけない
→ 単純線型行動で人を理解しようとしてはいけない
→ 行動を表現するデータを活用
→ ヱビスビールアプリ → 感性と行動
→ 具体的な行動を聞く → 先入観のノイズを削除
・機械学習を前提としたデータ収集デザイン → クロス集計アンケートと設計が異なる
→ 求めている答えを聞かない → 顧客に分析させない
→ 行動としての事実を聞く → 行動ログからの抽出はコストが掛かる
→ 行動や具体的な感情・思考
→ 自己分析結果を聞かない（人が分析しない）
→ 機械学習にて表現させる → 確率的潜在意味解析(（pLSA）
→ 定性的な知見と定量的な関係
・複雑な項目を複雑なまま表現する → 重回帰的に考えない
→ 非線形で交互作用
→ 隠れた組合せを考える → 組合せを顧慮したモデリングをする
以上
----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+
第5回全脳アーキテクチャシンポジウム
第5回全脳アーキテクチャシンポジウム
■ 日時：2020/10/19 13:00ｰ17:00
■ 感想
→ 全脳参照アーキテクチャの２階層システム
記号システム＋パターンシステムに分ける件
→ ニューロシステムに合わせたシステム構造をUMLで表現
Uniform Circuit, Circuit + connection
→ 意味には、脳内の自己報酬システムの存在が重要という話は
非常に腑に落ちた
■ 開催・資料
- Web 開催：
→ Web開催： Zoom Webinar
（メモ）
13:40
● 進化したWBAアプローチの現在
山川宏（WBAI）
概要：当法人では、ハッカソンなどの経験を通じて
全脳アーキテクチャの開発方法論を開拓してきた。
現在は、脳のメゾスコピックレベルのアーキテクチャについての
解剖学的構造・生理学的現象・計算機能の仮説に関する
神経科学的知見の要約した全脳参照アーキテクチャという
データ（BIF形式）の蓄積を進めている。
今後は、それを起点として、ソフトウエアの生物学的妥当性を評価しつつ、
機械学習のモジュールを開発し、
それを統合することで、
全脳アーキテクチャ・アプローチからのシステム開発を進めようとしている。
・全脳参照アーキテクチャWBRA
・２つの知能
→ AI歴史
→ 記号AI(大人の知能)、機械学習AI(子供の知能)
→
→ システム1：状況に応じて知識を利用する → 機械学習AI
→ 常識 → 知識のレパートリー
システム2：知識を流動的に組合わせて利用する → 記号AI
→ 創造 → 汎用性のための創造
-> システム1とシステム２の統合
→ 一般的なソフト開発論に合わない
→ 脳から学ぶAI → 未知のタスクに対応可能
・全脳アーキテクチャ
→ 脳の何を注目すべきか？
→ 脳型知能の粒度 → メゾスコクッピレベルの脳アーキテクチャ
→ Uniform Circuit：ディン系科学：均一なニューロ・グルーブ
・全脳参照アーキテクチャ
→ コンポネント図(UML2.0)
→ 脳全体のメゾスコクッピレベルのアーキテクチャ
→ 機能仮説（
・WNRAが駆動する脳型ソフトウェアの開発
→ 生物学的妥当性の評価
→ GPS基準 → General, Plausble, Simple
→ 認定制、簡潔さ、機能的一貫性
・WBRA
→ Brain Infomation Flow（BIF)形式
→ Uniform Circuit, Circuit + connection
15:05
● 汎用知能が持つべき性質とその評価方法
市瀬龍太郎（国立情報学研究所）
概要：人間レベルの汎用知能を構築するためには，
汎用知能の性質の理解が欠かせない．
本発表では，特化型人工知能と汎用人工知能の議論を通して，
汎用人工知能が持つべき性質を明らかにするとともに，
工学的に実現するために，
その評価をどのようにすればいいのかについての議論を行う
・汎用人工知能
→ さまざまなｓ記るを習得しうる知能
→ Nallow AI（特化型人工知能）
→ 異なるドメイン、高度な頒価納涼、自己問題解決能力
・人間の知能
→ 環境の刺激 → 環境の知覚、環境に動作
→ 人間をエージェントとしてモデル化（エージェントモデル）
→ センサ → 認知アーキテクチャ → アクチュエータ
→ 目標指向型好奇心エージェント
→ 好奇心（スキルが不足する場合の報酬を付加）
→ 認知アーキテクチャ → 汎用性の評価手法？
→ 知能 → 環境に影響を及ぼす機能
→ タスクベースアプローチ
→ 複雑なタスクの設定と到達度の評価
→ 現実世界を反映したさまざまな能力を評価
→ 汎用性の網羅度がタスク依存
→ 能力ベースアプローチ
→ 汎用知能に膣ような能力を設定 → 能力のカバー率
→ 前操作器
→ 人間の知能印紙 → CHC モデル
→ 言語による知能レベル
15:30
● 現在のAIの到達点と残された課題
松尾豊（東京大学）
概要：本講演では、
深層学習を中心とする近年のAI技術の進化が、
知能の仕組みを解き明かすという目的において
どのような意義をもつのかを述べる。
そして人間の知能の全体像に関する仮説について説明する。
いくつかの新しい概念の上に全体像を整合的に説明できると考えており、
そうした概念について説明したあと、
今後進めるべき研究についても述べる。
・人工知能 → シンボルの世界、パターンの世界
→ ２階建アプローチ
→ 世界モデル → 未来をシミュレーション
→ モデルフリー強化学習から
→ 言語処理 BART → GPT-3（意味の理解が無い）
→ 抽象的な言語タスク 動物OS
→ メンタルキャンバス
→ アルゴリズム蒸発 → 階層的プランニング（行動のチャンク化）
→ アルゴリズムの関数近似 → 結果を教師データに使う
→ 言語各週の多様性 −＞アルゴリズムの多様性
→ Neural Agent Model → 自己レポートタスク
15:55
● 脳とAIの接点から何を学びうるのか
銅谷賢治（OIST）
概要：MRIや２光子顕微鏡、
単一細胞RNA-seqなどの実験技術の進歩により、
超高次元の脳データから科学的知見や臨床マーカーを得る上で、
統計的機械学習などのAI技術の活用は今や不可欠のものとなりつつある。
一方で、脳科学の知見を次世代のAI開発にどう活かすことができるだろうか？
本講演では、エネルギー効率、データ効率、自律性と社会性に着目し、
その脳での原理の解明と次世代AIへの活用の可能性を議論する。
・強化学習
・人工知能が脳から学ぶこと
→ エネルギ効率、データ効率、自律性と社会性
・データ効率
→ モデルベース教科学習：PILCO
→ 脳内シミュレーション
→ 行動による身体や環境の状態変化の予測モデル
→ 認知行動機構
16:20
● パネル討論「(仮)今のAIに足りないもの」
モデレータ：高橋恒一（理研） パネリスト：銅谷賢治、松尾豊、市瀬龍太郎
・人工知能の評価
→ テスト項目の決定 → 問題に特化されて評価されてしまう
→ ロバストな知能 → 知能は機能（モノでは無い）
・学習は計算の簡略化
・言語の重要性
→ 世界モデルの構築 → 言語で入出力の生成
→ 言語による現実の抽象化
以上
