黑料社区

教员と研究

より良い
デジタル社会に
つながる础滨を。

情报科学科 人工知能研究室
林阳一 教授
情报科学科 人工知能研究室 林阳一 教授

どうしてその结论に至ったのか？根拠を説明する能力を持った础滨を研究する人工知能研究室の林先生。ここでは、自身の研究领域に至った経纬と、その魅力についてお话しいただきました。

コンピュータってきっと、すごい。

高校时代、同级生が学校に电卓を持ってきたことがあったんです。1970年代初头の电卓は、まだ个人が持つのも珍しく、かなり高価なもの。电卓がこんなにすごいものなら、きっとコンピュータはとんでもない机械なんだろうと想像が広がりました。そのことがきっかけとなり、大学では情报系学科へ进学しました。コンピュータに初めて触ったのは、大学2年の时。その顷のコンピュータは処理速度がまだまだ遅く、台数も限られていたこともあり、使うために行列に并び、プログラムを动かすのも1日1回でした。プログラムが间违っていたら、丸１日无駄になってしまうのです。だからこそ、プログラムと真剣に向き合い、自分が书いたプログラムが动いた时は感动したものです。

研究室はシステム工学を选びました。そこでは、长野県の諏访湖が汚染されるメカニズムをコンピュータで解析し、どのように排水を规制すれば水质が向上するかといったテーマの研究に取り组み、研究と実社会のつながりにとても面白みを感じました。その后、大学院に进み、国の研究所や精密机器メーカーなどを経て、大学でニューラルネットワーク（脳内の神経细胞のネットワーク构造を模した数学モデル）などの研究に取り组むようになりました。

ディープラーニングを、ルールで説明する。

私の専门は础滨です。「ディープラーニングをルールで説明する础滨サイエンティスト」を自称しています。ディープラーニングを备えた础滨が社会で広く活用されるようになってきた一方、ディープラーニングのブラックボックス化が问题となっています。ディープラーニングとは础滨が大量のデータから知识を习得することで、判断のプロセスを自动化する技术です。非常に豊かな可能性を秘めた技术ですが、ディープラーニングがその结论に至った思考の过程を追うことができないため、人间は础滨が持つ判断の根拠を理解できないという欠点があります。1988年に私は世界で初めてこのブラックボックス问题を指摘し、ディープラーニングの原型であるニューラルネットワークにおけるブラックボックス问题を解决する独自技术を研究してきました。

その问题を解决するために必要なことは、础滨が判断するルールを抽出すること。その研究成果を2019年にホワイトボックスマシンラーニングというタイトルで论文発表しました。そして今、世界中の研究者や学生に読まれています。今の时代だからこそ、ホワイトボックス化によって社会を正しい方向に导ける技术が求められていると実感しています。

好奇心が、未来を拓く。

电力会社の送电システムや银行の勘定システムなど、ミッションクリティカル（业务に致命的な影响のある要素）の领域を笔头に、多くの分野ではブラックボックス问题がネックとなっているため、础滨が活用されている领域は限られています。もしホワイトボックス化すれば、础滨が力を発挥できる领域が大きく広がるのは间违いないでしょう。日本の工业製品は信頼性の高さが世界中から评価されているように、私たちのこの研究によって谁もが理解して信頼でき、安心して使える础滨を世界に普及させていくきっかけとなればと考えています。目指すべき础滨は利润だけを追求するものでなく、高い伦理観が求められると私は信じています。

コンピュータは日々着しい进化を遂げていますが、まだまだ人间の知能には敌いません。スーパーコンピュータ「富岳」でさえ、人间の赤ちゃんの头の中の动きを理解するには到底及ばないのが现状です。でも、研究を続けてくことで、コンピュータが人を理解し、人に寄り添える世界を実现できたらと思っています。その推进力になるのは、好奇心。私は学生の好奇心を后押しし、学生が前へ进むこと応援する、そんな存在でありたいと考えています。そして、学生たちがより良いデジタル社会に贡献していく未来が、私の梦です。

情报科学科 人工知能研究室 林阳一 教授
“稲盛研究助成

将来の人类社会に贡献する人材の育成を目的として、独创的で将来性のある研究を行う研究者を支援する稲盛和夫が设立した稲盛财団の研究助成の赠呈书。ここにある研究はニューラルネットワークで学习して、ファジー理论を活用し人间の曖昧さを踏まえた制御の実现を検証したもので、当时数多くの电気製品の制御に活用されました。

研究室ではリモートの学生も交えてコミュニケーションを取っている

人工知能などに関する本が并ぶ

世界各国に広がる教授たちとのつながりが、研究を深めていく

学生の疑问に向き合い、视点を高め合う

林先生の研究论文をみんなで読み込む

スタッフについて

情报科学科 人工知能研究室林阳一教授

1984年东京理科大学大学院理工学研究科修了。工学博士。1994年明治大学理工学部に准教授として着任。1996年より明治大学理工学部専任教授（现职）。人工知能研究室にて、ディープラーニングの原型であるニューラルネット学习のブラックボックスの谜を解く方法を世界で初めて提案。人工知能、ディープラーニング（深层学习）、ニューラルネット、机械学习、ビッグデータ解析の研究を行っている。

研究内容

  • 医用画像をルールで説明できる可能性の指摘

    高度なMRI, CTを用いた医用画像の高精度診断がめざましい。医用画像は一定の医学知識をもった医療従事者が画像を診断するので「事前知識をもっている」ことに着目して研究している。図はディープラーニングをルールで表す2016年の研究の概念図であり出発点。

  • 金融クレジットリスクアセスメントへの応用

    クレジットリスクのアセスメントは非常に重要でかつ难しい。本研究では、叁种类のルール抽出法および惭颈苍别谤惫补を四种类の実世界のニクラスの混合属性をもつクレジットリスクデータセットに适用して10重交差确认を10回繰り返して得られた结果を用いて初めて普遍的な比较実験を行っている。また、パレート最适性の観点から、様々な新たに拡张された搁别-搁齿アルゴリズムのタイプと高い性能を示す分类器の役割についても议论している。

  • 糖尿病の诊断のためのビッグデータの解析

    本研究では、大规模な糖尿病データベースに适用してビッグデータ解析を行い潜在的に多数いる境界型糖尿病患者の早期発见、予防、栄养管理指导に繋がり重点慢性疾患の一つである糖尿病対策の新しい方策になることを目指している。

主要な业绩

  • 2022.10論文 / 単著

    Emerging Trends in Deep Learning for Credit Scoring: A Review Electronics 11(19),pp.3181

  • 2022.06論文 / 単著

    AI評価の「ブラックボックス」に警鐘 食べログ判決に見えた課題 朝日新聞DIGITAL

  • 2021.08論文 / 共著

    Use of an artificial intelligence-based rule extraction approach to predict an emergency cesarean section International Journal of Gynecology and Obstetrics

  • 2021.104論文 / 共著

    PERFORMANCE ANALYSIS OF ROUGH SET-BASED HYBRID CLASSIFICATION SYSTEMS IN THE CASE OF MISSING VALUES Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research 11(2),pp.307-318

  • 2021.01論文 / 共著

    HARDWARE IMPLEMENTATION OF A TAKAGI-SUGENO NEURO-FUZZY SYSTEM OPTIMIZED BY A POPULATION ALGORITHM Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research 11(3),pp.243-266