第16回CI研究会CIFS 特別企画：CIとモデリング
日時：2019年12月20日10:20～12:20
場所：近畿大学 東大阪キャンパス（ブロッサムカフェ）
内容（敬称略）
第1部 講演 統計数理研究所 相吉英太郎
第2部 パネル討論
モデレータ
九州大学 村田純一
パネリスト
東北大学 本間経康
県立広島大学 市村 匠
関西大学／京都工芸繊維大学 黒江康明
“CI”や“AI”のI（Intelligence）とは何か
「物事や現象を知覚し、筋道・意味を悟り、それらを整理・統一し、認識や解釈を生み出すことで判断などの処理をする頭の働き」
→「物事や現象を “モデル” を構築することで認識および解釈し、それらに基づいて判断・決定・制御などの処理をする頭の働き」
モデリング
人にしかできない？
ひょっとして勘頼り？
Modelingに普遍的な方法論があるのか？
Modelの良し悪しの科学的な評価方法はあるのか？
例１：薬物動態モデル（最近関与した研究から）
「血液中」と「細胞中」の中間層として「間質中」の動態を考慮！（2層モデル→3層モデル）＝多層化！→精度向上
例2：AIも多層化！→精度向上
多層化・入れ子化による結合増（基底増）
モデル構築のポイント
結合増による精度向上
多層化による精度向上
入れ子化による精度向上
モデリングのためのノウハウやモデルこそIntelligence
以下が重要
Algorithm of modeling
Model of modeling (MoM)
さらに，モデルの universality こそ intelligence
分野横断型universality こそ intelligence
データって大量にあるの？
少ないデータやデータが無い環境で、内部状態を観測・推定したい！
⇒まずモデル
CI部会への提言
モデル構築のノウハウの集積
「モデル学・モデリング学」の体系化⇒「標準的モデルの構築」⇒「各分野のモデルへ展開」という分岐をする学問体系の構築
モデルやモデリングとリンクしたパラメータ同定に使用したデータの収集と保存
モデルの性能、データの質の検証法の確立
同一データを用いてパラメータ同定したモデルの優劣のコンペ
動的モデルはAI （リカレントや LSTM ）に負けるか
モデリングハンドブックの作成
学術研究としては
実時間でモデルを更新する手法の開発
デジタルツイン⇒モデルツイン
モデル自体を逐次更新していく最適化・モデル予測制御
量子系のモデリング
データを取得することで対象もモデルも変わる？
モデルの変化をモデル化するモデル（超モデル）
第２部 パネル討論
１．「CIは医学と相性が良い? 人が/を必要とする、人と人を繋ぐ－技術」東北大学 本間経康（スライドPDFファイル） 線形であれば安心感がある
生体だと線形のみで実現できるかは怪しい
非線形にすると表現能力が増えるが、うまく機能するかはデータによる
機械学習は精度はいいかもしれないが定量的な表現としては脆弱
機械は精度がいいが、人が説明、介在しているためうまくいっている
すなわち、機械はまだ人を必要としている
呼吸のモデリング
データが少なくて今のところうまくいかない
肺がんの患者の呼吸例
２．「深層学習を様々な実対象に活用する研究に即したモデリング ～共同研究を通じて得た経験から～」県立広島大学 市村 匠（スライドPDFファイル） 共同研究の開始前
データを持ち領域の専門的知識をもつところと研究
以下を確認
データがどのようなものか
提供されたデータだけでは足りているか足りていないかはわからない
提供側は十分のはずとはいうが必ずしもそうではない．いろいろな要素がある
何を出力するモデルを構築したいのか
構築したモデルをどのように使うのか
AIは万能と思われがちだがそうではない
議論を通して相互の知識・理解度を深める
研究スタート
データの専門家と深層学習の専門家でチームを構成し勉強会を開催
学習データを作成
共同研究先からのリクエストへの対応
精度向上
データの後出し
システム構築後の検証
オープンデータを使ってシステムを構築
システムが完成すると
ネットワーク上の信号の流れを検証
感想
AIは「できればよい」という考えが多い
モデルを作る順番が変わってきている
「数式→データを用いて検証」⇒「データ→システム→数式（？）」
システムズアプローチの中のCIとモデリング
何をモデリングするか
対象システムのモデリング
実現したいコト・モノ，問題のモデリング
方法開発のためのモデリング
モデルをどのように捉えるか
知能を実現するシステムモデル
システムを知能的に実現するシステムモデル
モデルベースからモデルフリーへ
データ同化によるモデリング
ガウス過程回帰によるモデリング
「．．．に学ぶ」，「．．．にヒントを得る」から「．．．をモデリングする」へ
４．ディスカッション
研究においてこういうモデルが欲しいというのがある
データを提供して皆で議論したいような課題もある
モデルありきではできない議論もある
これからAIと言われているが自分はAI反対派である
人間の感覚の方が優れているものはまだまだ多い
世間はそうではない、AIは万能と思われている
もっとAIではできない、CIでないとできないものを言っていくことが必要
アブダクション：If-Thenなど仮説をたててオートマティックにモデリングを行うものもいいのではないか
インダクション、リダクションでもなくアブダクションというのは良い