深層学習のもたらした第3次AIブームを経て、今まさにAIが予測・認識・判別から生成まで圧倒的な高い知的レベルを達成し、世の中へ絶大なインパクトを与えている。本講演では、大規模言語モデルやChatGPTをはじめとする生成AIの出現を受け、とてつもないスピードで進化するテクノロジーの功罪を理解しどのように対処し活用していくべきなのか、また、どのようにテクノロジーが発展し浸透していくのか、我々の取り組み事例を取り上げながら考察する。

 2022年11月30日にOpenAIからChatGPTが発表されて、瞬く間に世界を席巻した。2023年3月にはChatGPT plusが発表されて、基本的なエンジンがGPT-3.5からGPT-4に変わった。これらの出来事は人類史を変えるイベントであるというのが私の認識である。ChatGPTが発表される以前の世界はBC(紀元前:Before ChatGPT)であると言っても過言でない。現状のGPT-4の知的能力は言語能力においては人間を圧倒しているが論理数学能力では普通の人間と同等程度である。論理数学能力において人間の知的能力を圧倒するようになったものが超知能である。超知能の出現は2029年まで起きるだろうと言うのが私の予想である。そうなると世界は後戻りできない変化を被る。これがシンギュラリティである。シンギュラリティは近い。

 係り受け解析は、言語処理の基礎的手法であると同時に、ヒトとコンピュータが言語の構造を共有する手段の一つである。BERTやGPTに代表される言語モデルの発展により、複数の言語にまたがる解析手法が現実的になってきたが、かえってそれは、言語間の差異を顕わにする結果となった。では、多言語にまたがる係り受け解析は実現可能なのか。HPCは、それにどう寄与しうるのか。本発表では、BERT/RoBERTa/DeBERTaモデルをもとに、多言語にまたがる係り受け解析について考察する。

 ChatGPTに代表される対話型文章生成AIが，研究分野のみならず産業界や一般社会においても注目を集めている．対話型文章生成AIはニューラルネットによる言語モデルを基本（出発点）として幾つかの要素技術の集合体として構築されている．本講演では，対話型文章生成AIを構築する際に用いられる要素技術の集合をおおまかに整理して紹介する．また，各技術の役割や導入背景などを説明し，どのような過程を経て現在の対話型文章生成AIに到達したのかについて説明する．

 近年、大規模言語モデルの飛躍的な発展により、地域に特化した言語（例：日本語）でのモデル構築が盛んとなっている。本講演では、日本語とマルチ言語（英語主体）の混合データセットを用いて、大規模言語モデルを事前学習により構築し、日本語単体データセットでの事前学習と比べた時のパフォーマンス差異を実証する。

生成AIは、ChatGPT が2022年度11月に登場して以来、様々な社会活動に活用され始めている。本講演では、ChatGPTの仕組みを振り返りながら、情報リテラシやデータサイエンス演習での活用事例を紹介する。最後に、創造性や倫理など、今後の教育への展望を考えたい

教育における生成AIの活用のうち、授業での活用については、レポート課題での使用など評価方法を含めた課題が議論されている。また、効果的な活用に関する情報提供が求められている。本講演では、アクティブラーニングにおいて生成AIを活用した事例と学生の反応を紹介しながら、アクティブラーニングにおける生成AIの活用と授業デザインのポイントを述べ、今後の課題を議論する。

大阪女学院大学・短期大学は、1990年に日本で初めてMacintoshを導入してCALL（コール＝Computer Assisted Language Learning：コンピュータ支援語学学習）センターを開設。2004年には同じく世界で初めてデジタル音楽プレーヤーのiPodを利用したリスニング教材を開発し授業に採り入れるなど、常に語学教育をリードしてきました。こうした取り組みをAIによって進化させる形でAALL（アール＝AI Assisted Language Learning：AI支援語学学習）を確立し、引き続き、世界で通用する人材の育成に努めていく所存です。

INIAD（東洋大学情報連携学部）は、東洋大学に2017年に開設された情報系学部である。これからのIoT×AI時代に活躍できる人材を育成するために、キャンパス全体をAPIで制御可能なスマートビルとして教育に活用するなど、独創的な取り組みを進めてきた。2023年5月には、生成系AIを活用した教育システムAI-MOPを、新たに開発・導入した。最短で答えを求めるためではなく、学生が自分の考えを深め、能力を拡張するツールとして、生成系AIを利用している。ヒトとコンピュータの関係が一段と深化する時代に向けた、INIADの取り組みを紹介する。

顧客から望まれる営業とは、課題解決のパートナーとして豊富な知識を持ち、相談ができる人である。その相談が価値提供に繋がる。本講演では、働き方改革や時代背景にある人員削減を考慮し、企業における人材の育成方法や営業活動のモデルケースを考察した。生成AIの使い方やデータの在り方についても探求する。生成AIの活用が顧客の求める姿へどのように変革できるのか、弊社の製品を踏まえてご紹介する。

プレゼン資料(8/30掲載)（PDF：1.2MB）

• お飲み物とおつまみの簡易パーティです。お気軽にご参加下さい。

 近年、人工知能(AI)技術の応用が進むことで、産業を初め農業、社会インフラ、健康・医療領域などに大きな影響を与えている。歯科臨床現場においても、歯科における三大疾患（歯周病、口腔粘膜疾患、顎関節症）に対する病変の検知・診断・治療補助など様々なタスクに利活用され始めており、より複数のデータ源から多種多様なデータを効率的に融合させることで高精度な解析ができる高性能ビッグデータ分析への期待と関心が高まっている。いくつかの歯科系AIプロジェクトと明らかになった課題を紹介する。

 新たな触媒や創薬のための物質開発や， Googleにおける検索精度の高度化，Amazonの商品推薦などの応用において，モノ/ヒト/コト間の関係性を表現するグラフデータを人工知能技術で高精度に分析することは重要な研究課題である．多様な概念に適用できるため，情報科学分野に限らず，化学や医学などの多様な分野にてグラフ分析の研究が盛んに行われている．本講演ではグラフデータのための深層学習であるグラフ深層学習の基礎技術と応用について紹介する。

 かつて冬の時代であったAIは、2022年に急速に発展した生成AIの登場により第四次ブームに入り始めている。本講演では、生成AIに至るまでのAIの基礎や歴史と、生成AIの動向や産学連携によるアプローチである大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）への挑戦について述べる。さらに、AIの普及により新たな社会問題が生じつつある点を踏まえ、人間とAIの共存への取り組みであるAI倫理の取り組みについて、国際動向を含めて説明する。さらには富士通から提供するオープンイノベーションを実現するAIプラットフォームを紹介する。

講演内容をベースにして、フォーラムのテーマに関連した様々な問題点についてディスカッションを行う。

• お飲み物とおつまみの簡易パーティです。お気軽にご参加下さい。