ITがモノづくりの中核に ESD21総会(２０１６年）記念講演会 ２０１６/０５/１３ 稲垣康善（名古屋大学名誉教授） １． はじめに 今日のお話のポイント： 時代は、I 時代は、 T こそ、モノ作りの中核 • ソフトは業務効率化、コスト削減のための補助手段という考 えがあるのは残念。ソフトこそ中核技術。独シーメンスの開 発部門は半数以上がソフト技術者。 • ITこそ、付加価値向上のために最も必要な技術。ソフトを軽 視したモノ作り回帰は非現実的選択。 • IT活用での課題は人材育成。ソフト開発部門や技術者への 評価を高めよ。ソフト開発力を自前で育てよ。 （UCバークレー名誉教授 ロバート・コール、２０１１．１２．３０日経朝刊） ２． AI, IoT, ビッグデータ、 インダストリ4.0, IICの過熱ぶり 最近私が購入した本から： • • • • • • • • エリック・ブリニョルフリン、アンドリュー・マカフィ―：機械との競争、２０１３ 年２月 松尾豊：人工知能は人間を超えるか、２０１５年３月 マルチェッロ・マッスィミーニ：意識はいつ生まれるのか 脳の謎に挑む統 合情報理論、２０１５年５月 日経BPムック：まるわかりインダストリー４．０、２０１５年５月 ジェイムス・バラット：人工知能 人類最悪にして最後の発明、２０１５年６ 月 マーティン・フォード：ロボットの脅威、２０１５年１０月 尾木蔵人：決定版 インダストリー４．０ 第４次産業革命の全貌 坂村健：IoTとは何か、２０１６年３月 過熱ぶり続き • • • • • 最近私が購入した雑誌から 週刊エコノミスト２０１５ /１０/６：これだ 人工知能、自動運 転 DIAMONDOハーバード・ビジネス・レビュー２０１５年１１月号： [特集]人工知能 週刊東洋経済２０１５/１１/５：企業もカネも群がるAIの破壊力 現代思想２０１５年１２月号：[特集]人工知能－ポスト・シンギ ュラリティ 中央公論２０１６年４月号：人工知能は仕事を奪うのか • 文藝春秋２０１６年６月号：松尾豊、「人工知能が社会を大革 する日」 過熱ぶり続き この１年間の日経新聞からの切り抜きの一部 ２０１５．４～２０１６．５ の１４ヵ月の間に２１５件の記事、特に、その内、２０１６．１～２０１６ ．４ヵ月の短期間に１７５件の記事。急激に注目されていることが覗われる。 • ２０１４．４．１５：部品とロボ、ICタグで「会話」 ドイツ発考え る工場 • ２０１５．４．３０： IoT 時間・コスト 削る切り札；スマートカ ー 頼れる相棒 普及段階に • ５．１：人工知能開発に産学組織 き数式化 ドワンゴや東大 脳の働 • ５．１：コンピュータ将棋 プロ棋士挑戦「目標達成」情報処理 学会が終了宣言 • ５．８：人工知能研究の中核拠点 産総研が東京/茨城に 産学官で連携 過熱ぶり続き • • • • • • • ５．２６： ５．３０： ８．２８： ８．１８： ９．１６： ９．２０： １０．６： 世界ICTサミット２０１５ IoTの時代、社会が変化 アマゾンが物流ロボ大会 ロボット普及が変える世界 人工知能がサイバー防御 日本のロボ、世界の家庭に 言葉が分かるロボットへ シリコンバレー 人工知能の技術者争奪 • ２０１６．１．２２： 人工知能の現在と未来 おけるAI普及元年になるだろう • １．２８：人工知能、囲碁でプロ破る 今年は日本に 過熱ぶり続き • ２０１６．２．２０：バス危険運転検知システム SAPジャパンが 実験 • ２０１６．２．２３： スイスにみる「第４次産業革命」 • ２０１５．２．２４：つながるF1 挑むホンダ 日本IBMのIoT採用 • ２０１５．２．２７：FBI vs．アップル対立深く スマホ保護解除 • ２０１５．２．２７：人工知能で戦略組織 ３省連携 企業と研 急加速 • ２０１６．３．４： ３００キロ先の結婚式 自宅で参加、ロボが 分身 不自由補う • ２０１６．３．１０：インド「製造業立国]旗振り IoT、地元企業に 好機 過熱ぶり続き • ３．１０：人工知能、トップ棋士を破る グーグル開発囲碁で 対戦 人の脳まねた学習 威力 • ３．９：インダストリー４．０ 独、作業効率化狙う • ３．１２： GM、自動運転で買収、ベンチャーを１１００億円 開発力を強化、フォードは専門子会社 • ３・１２：IoTで中小変革、政府「実証工場」１０ヶ所に 技術開 発を後押し • ３．１３：IoTで進化する自動車産業 先進技術生み出す機能 • ３．２２：産業IoT,独米団体が連携、「囲い込み」より広がり重 視（独I4.0と米IICの連携） 過熱ぶり続き • ３．２５：車、製造下請けになる恐れ（独ダイムラーのディータ ー・ツェッチェ社長） • ４．５：トヨタ、マイクロソフトと新会社「つながる車」８０００万台 予測 • ４．５：自社用ロボ開発コンペで 実用化の時間・コス ト圧縮 基盤技術は公開 日本勢は鈍い動き • ４．１３：IoT日独連携へ 首相表明 先進工場で国際標準 • ４．２５：IoT研究に１０００億円 日立、米で基盤開発拠点 • ４．１５：人工知能作品に「著作権」 政府知財本部方針 音 楽や小説など 法整備を検討 過熱ぶり続き • ４．１６：ロボ兵器 規制検討を 非公式会合が勧告 国際協 議へ前進 • ４．１６：NEC・産総研 AI研究拠点 • ４．１６：AI・ロボット３０兆円市場に 政府GDP６００兆円へ目 標 • ４．１９：AI研究開発でロードマップ 戦略会議が初会合 • ４．１９：IoTで工場を効率化 ファナックやシスコ システム開 発へ • ４．１９：プログラミング必修化 政府方針 小中学校で２０年 から • ４．２０：GDP６００兆円へ市場創出 （政府産業競争力会議） ロボ・ITで産業革命 過熱ぶり続き • ４．２２：デンソー、１３０工場をネット接続、デンソーなどが車 載ソフト会社 • ４．２２：時運転バスの実証実験 トヨタ・いすゞが参加 • ４．２２：ハウステンポス次はロボ「王国」 接客調理に２００台 • ４．２６：デンソー、画像認識で新会社 ドイツに • ４．２７：インドでコンテナ追跡 NEC、ICタグを活用、FAシステ ム共同で パナソニック シーメンスと • ４．２７：自動運転車の普及団体 グーグルやフォードなど 米で安全基準整備促す • ４．２８：AI大競争 トヨタが未来を託した男 • ５．５：イノベーション ドローン、AI、自動運転車、フィンテック ３． 現代の情報技術の特徴 ・ディジタル化：全ての情報は０と１の並びとして 表現できる ・ネットワーク化：全ての情報端末がネットワーク で繋がる ・コンピュータの普遍性：計算もネット機能の接続 手順もプログラム化できる コミュニケーション（通信）と コンピュテーション（計算）の融合 ４． コミュニケーションとコンピュテーション の融合の代表例 ― Webの誕生 ― （１）Memex ヴァネヴァー・ブッシュ（Vannevar Bush) １９４５年 Ｍｅｍｅｘの提案 “As Ｗｅ Ｍａｙ Ｔｈｉｎｋ （私たちが考えるように）“ 雑誌Atlantic Monthlyに発表 Memex：２進法コード化、光電管、瞬間写真によるマィ ロフィルム資料を相互参照できるシステム （２）ハイパーテキスト テッド・ネルソン(Ted Nelson) １９６５年 ハイパーテキストの提案 Literary Machine（読み書きする機 械） ハイパーテキスト： シーケンシャルでないテキ ストで、特定の順序に縛られることなくリンク に従って、短い引用からオリジナルのテキス トまで深く入っていくことのできるもの （３）NLSとマウス ダク・エンゲルバート（Doug Engelbart) １９６０年代 NLS（oN Line System)の開発 マウスの提案（１９６８年に特許出願） NLS： ハイパーテキストをグループ作業の道具として用 いたコンピュータ上の共同作業環境。１９６８年にデモ ンストレーション。NLSはTSS(タイムシェアリングシステ ム）をベースにしていた。（パソコンの普及にはさらに１ ５年の年月が必要） コンピュータのスクリーン上のカーソルを操りハイパー テキストのリンクを簡単に選ぶためにマウスを発明。 GUIに対する先見性。 （４）インターネットとパーソナルコンピュータ ・ドナルド・デーヴィス（Donald Davis)、 ポール・バラン （Paul Barran)、ヴィント・サーフ（Vint Cerf) ボブ・カーン （Bob Kahn) １９７０年代 インターネット（the Internet)の技術の確立 ・ アラン・ケイ（Alan Kay) １９７０年代～１９８０年代：パーソナル・コンピュータの思 想、開発、普及 インターネット： コンピュータ同士をリンクさせ、その上 にウェブがのっている、コミュニケーションのための基 盤ネットワーク。ARPANET(１９６９)がコンピュータ・ネッ トワーク技術開発の始まり。日本では、WIDE(１９８４）。 （５）WWW ティム・バーナーズ=リー（Tim Berners-Lee) １９９１年 WWW (World Wide Web) のプロジェクト 「ハイパーテキストとインターネットが適齢期に達した とき、両者を結婚させた。」 HTTP：Hypertext Transfer Protocol URI：Uniform Resource Identifier HTML：Hypertext Makeup Language TCP/IP: Transmission Control Protocol/Internet Protocol （６） グーグル革命 • ２００８年７月グーグルが把握のWWWのページ数 が１兆ページを超えた、との報告もある。 • グーグルのビジネス・モデル • アマゾン・ドット・コム、 ネット・ショッピング • iTunes, iPod等の各種のSNS • 電子ジャーナル、電子図書館そして電子書籍 • アマゾン・キンドル、アップルiPad • クラウド・コンピューティング • SaaS（Software as a Service) インターネットの基礎技術確立から30年 ５．コンピュータの普遍性 － ディジタル化が意味をなす根源 ― （１）コンピュテーション • compute:＜数・量＞などを（精確に）計算する L. computare 数え上げる、計算する com- + putare 計算する、考える cf. count, putative（推定[推測]（上）の • computer:共に（com）計算する（pute）もの（er） ～ シャノンの妻はコンピュ－タ（計算手）だった ～ （２）計算可能性概念 チューリング機械（１９３６年）：計算手ないしは計算機 械の正確な概念モデル アラン・チューリング（Alan Turing)の計算理論 チューリング機械と計算可能性の定義 万能チューリング機械とプログラミングの 概念、普遍的機械の概念の確立 現代のコンピュータの基礎概念の確立 コンピューティング技術の発展に貢献 （３）計算主義の確立 フレーゲ（１８４８－１９２５）、ヒルベルト（１８６２－１９４３）、 チューリング（１９１２－１９５４）、 フォン・ノイマン（１９０３－ １９５７） その前に、 ホッブズ（１５８８－１６７９）：「考えるとは計算することである」 ライプニッツ（１６４６－１７１６）：「私たちのすべての推理は、原 初的な項を基とした計算で決定できることを私は発見した」 直観の存在 パスカル（１６２３－１６６２）：「幾何学の精神」と「繊細の精神」と を分離し、人間の知に、計算には還元できない直観の存在 を認めていた。 （４）普遍性の根源 ・計算手： 計算手 いかなる計算手順書が与えられても、それに従って 計算することができる。 ・万能チューリング機械 万能チューリング機械： 万能チューリング機械 いかなるチューリング機械のコードが 与えられても、それに従って計算を進めるチューリング機械 ・コンピュータ コンピュータ： コンピュータ いかなる計算のコードが与えられても、それに 従って計算を進める機械 ・インタープリタ インタープリタ：いかなる計算のプログラムが与えられても、そ インタープリタ れに従って解釈実行するプログラム ６．急速に進むコンピュータ科学 ACM創立５０周年記念号（２００３年１月） これから５０年の課題 Jim Grayの１２の課題： 1.Scalability（スケーラビリティ） 2.Turing Test（チューリング テスト） 3.Speech to text（スピーチからテキストへ） SIRI 4.Text to speech（テキストからスピーチへ） 5.See as well as person（人と同じように見る） 6.Personl Memex（個人用Memex） スマート・フォン 7.World Memex（全世界Memex） 8.Telepresence（テレプレゼンス） ペッパーロボット、アンドロイド 9.Trouble-Free System（無故障システム） 10.Secure System（安心安全なシステム） 11.Always Up（常時使用可能なシステム） 12.Automatic Programmer（自動プログラマー） J. Mac Carthyの７つの課題： 1.人- レベルのＡＩとそこへの道筋 2.プログラムが書物から学習することのできるレベルのＡＩ 東大入試ロボット IBMワトソン 3.人や他のプログラムと相互作用のできるプログラムの仕様化 4.プログラムが発注者の仕様を満たしていることの証明 5.ユーザーがユーザー自身のコンピュータ環境を完全に制御で きるようにすること 6.プログラミング言語に、その言語自身の抽象構文に対する基 本操作を付与すること 7.計算に関して、シャノンの通信路符号化定理に対応する定理 の証明 Tony Hoare の８つの課題： 1.Ｐ≠ＮＰ？の証明（未解決） 2.Turing Test（優れてチャレンジャブル） 3.コンパイラーの検証（１９７０年代に放置） 4.チャンピオンに勝つチェスのプログラム（達成：ディー プブルー） 5.プロ・レベルの囲碁プログラム（達成：α碁、Zen) 6.ロシア語・英語自動翻訳（１９６０年代に失敗） 7.Webの進化の数学モデル（新） 8.盲導犬に代わるウェアラブルコンピュータ（新） ６．人工知能研究 人間が持つと思われている「認知・判断・推論の能力」を機械で実現し、また それを通して人間とは何かを知ろうとする研究 ・推論と探索(１９６０年代～）：迷路やハノイの塔、ユークリッド幾何の定理証 明の試み、ロボットの行動計画、チェス、将棋、碁 ・知識の利用（１９８０年代後半～） 知識の利用：エキスパートシステム、オントロジー、第５世代コンピュータ ・機械学習(１９６０年代～）：パーセプトロン、ニューラルネットワーク、 ・ディープラーニング、ビッグデータ（２０１０年代～） ・人工知能は人間を超えるか：意識はいつ生まれるか 脳科学、認知科学 コンピュータ・チェス、将棋、囲碁、クイズ、無人運転車 • Deep Blue ：世界チェスチャンピオンを破る（1997年） • 第2回将棋電脳戦：コンピュータ3勝１敗1引き分け（2013年3 月） • Zen：３子局で伊田淳史十段に勝利（2016年2月） • アルファ碁：世界最強の棋士の一人、韓国の李セドル９段に ４勝１敗で勝利（２０１６年３月９日~１５日） • IBMワトソン：クイズ番組ジョパディでチャンピオン2人に勝利 • グーグル無人運転車：トヨタ・プリウス改造、アメリカの道路 1600キロ走破。グーグルマップ、ストリートビューに膨大なデ ータ、高性能センサー ７．ディジタル化する世界 ビッグデータ • グーグル検索ソフトが獲得し続けているビッ グデータ：インターネットのウェブサイトでつな がった情報端末 • スマホから、自動車から、小松の重機から、 GEがメンテするジェットエンジン、CT、MRIから • IoTで、あらゆるモノから集まるデータ IoT ビッグデータ サイバー空間 ITの世界 の世界 実空間 スマート工場 認知判断結 果 Ｎ．ＷｉｅｎｅｒのＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓとの相似 実空間に繋がり拡がるサイバー空間 IoTは はCyber Physical Systemのインフラ のインフラ ７．モノつくりの世界もディジタル化 「モノ」 と 「モノつくり」 • モノのディジタル化 ・部品のモジュール化・組み込みソフト （ソフトが品質を決める） ・３Dプリンターとディジタルデータ化するモノ • モノつくりのディジタル化 ・スマート工場 認知 → 判断＋推測 → 操作 （認知・判断・推測：人工知能技術、操作：ロボット ソフトがモノつくりの品質を決める） ８．ここへ来て第4次産業革命か？ 農業革命 産業革命 • 第1次産業革命（１８Ｃ）：蒸気機関 • 第2次産業革命（20Ｃ初頭）：電力利用、大量生産 情報革命（第3の波） • 第3次産業革命（20Ｃ後半）：IT・ロボット活用による 自動化 • 第4次産業革命（２015年～）：CSP（サイバー・フィジ カル・システム） 最近の動き • 2013.04独：インダストリー4.0（ I4.0 ）スタート シーメンス、ボッシュ、VM, BMW, ダイムラー、 ルフトハンザ等 • 2014.03米：インダストリアル・インターネット・ コンソーシアム（ IIC ）発足 GE,IBM,インテル、シスコシステム、AT&,Tなど • 2015に入って：I4.0のメンバーがIICに参加 • 日本も、2016．４．１３：IoT日独連携へ 首相 表明 先進工場で国際標準 インダストリー4.0のキーワード • • • • • • • • IoT, IoS, IoE インダストリアル・インターネット クラウド化 ビッグデータ AI（Cognitive Computing Systems ） CPS（Cyber Physical System） センサー/センサー・ネットワーク ３D プリンター これらすべてIT技術 もちろんREALの「モノ」が在ってこそ リアルワールドの「モノ」があってこそ、 リアルワールドの「モノづくり」 Ohno: Common sense is always wrong. （大野耐一：常識は常に間違っている。） リアルワールドから学び、 「モノづくり」の未来を拓く 情報通信技術は強力な汎用技術 「安価なICT資本財が利用できるようになると、企業は 様々なインプットを、効果的な方法で活用できるよう になり、ICTを利用する産業では、ごく安価なコンピュ ータや通信機器のおかげで、相互補完的な発明が 次々生みだされ絶えず拡がっていく（スサント・バス 、ジョン・フェルナルド）」（機械との競争の第２章ｐ。４５ http://www.frbsf.org/publications/economics/review/2008/er1-5.pdf） ↓ 創造的破壊の継続的プロセス 継続的な社会変革 インダストリー4.0は インダストリー3.0を破壊する • 100年前、シュ―ペンターは、「郵便馬車を何 台つなげても鉄道を得ることはできない」と言 った。 • イノベーションは社会の創造的破壊である。 • 変化に追従する力を修得することが大切 • 教育が重要：子どもと次世代人材の教育、旧 インダストリ人材の再教育 「情報」、「情報社会」の学 • 知識基盤社会、情報社会、情報産業社会など、ど のように言うにしても、加速度的に社会変革が進ん でいる。 • 「情報」とは？ と、もう一度問い直し、「ICTと情報社 会」の行方とあり方を考えねば。 • ディジタル情報技術による金融指導の資本主義を 乗り越えねば。 • エネルギー・環境問題、人口問題など山積する課題 と情報学はどのように向き合うか。 情報社会への洞察が • N. Wiener: The Human Use of Human Beings -Cybernetics and Society-, the Houghton Mifflin & Co.,（邦訳： 人間機械論 1954 みすず書房） • Ｅ．ブリニョルフソン、Ａ．マカフィー（村井章子訳）「機械との競争」２０１３、日経Ｂ Ｐ：早すぎる技術進歩が雇用喪失の元 松田卓也「2045年問題 ― コンピュータが人類を超える日」 ２０１３ 廣済堂出 版：シンギュラリティ（技術的特異点）が間近に見える マーティン・フォード(松本剛史訳）「ロボットの脅威」日本経済新聞社 ２０１５ ：人 の仕事がなくなる日 • • • ジェイムズ・バラット（水谷淳訳）｢人工知能 ～人類最悪にして最後の発明～」ダ イヤモンド社 ２０１３ ：シンギュラリティへの危惧 • ムーアの法則：ディジタル情報技術（ハード、ソフト、ネットワーク）の指数 関数的進化 チェス盤の法則：倍々ゲームでの増加は人を欺く（チェス盤の中央では2 の32乗、最後には2の64乗）知識量の増加が現在の知識量に比例→知 識量は指数関数的に増大 • ご静聴ありがとうございました。
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