1. (公開用)
T2C_ (Twitter : @T2C_)

2. 目次
• 背景
▫ 選択理由
▫ 人工知能概要
▫ 論文の背景
• 論文読解
▫ 論文概要
▫ 実例
▫ 必要な技術
• まとめ

3. 論文タイトル
[ Building Watson:
An Overview of the
DeepQA Project ]

4. 論文の選択理由
• コンピュータ科学に興味
• 情報学に興味
• 哲学や心理学にも興味
• 人間の思考やその生成過程、行動原理に興味
人工知能(Artificial Intelligence)に興味

5. 人工知能とは
エーアイ
AI 【 Artificial Intelligence 】 人工知能
人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェ
アやシステム。具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的
な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムな
どのことをいう。
参考：【 Artificial Intelligence 】 IT用語辞典
http://e-words.jp/w/AI.html

6. 人工的な知性体
→無理？

7. 人工知能の応用例
Siri（音声認識、自然言語処理）
ルンバ（ゴミの認識、学習
による効率性の追求）

8. 人工知能の応用例２
Googleの猫を認識する
ブレインシミュレータ(画像認識、自動学習)
広告表示(分類･予測モデル)

9. 研究（一例）
ゲームAI
無人機（UAVなど）
将棋
チェス

10. 選択した論文の背景
• IBM→DeepBlueの栄光をもう一度！！
(IBM Research was looking for a major
research challenge to rival the scientific
and popular interest of Deep Blue)
→しかしチェスは限定的
→高度な推論システムで人間を超えるAIを
→”Watson Project”
→この論文へ

11. Watsonとは
• QA(question-answering technology)の
一貫として開発、チャンピオンレベルの人間と
リアルタイムに競わせる事を目的とした
コンピュータシステム。
Jeopardy!と言う番組を通して競わせる。
With QA in mind, we settled on a challenge to build a computer system, called Watson,
which could compete at the human champion level in real time on the American TV quiz
show, Jeopardy.

12. Jeopardy!とは
• テンポの良い早押しのクイズ番組
• ジャンルと賞金の書かれたパネルを一つ選び、
クイズに答えてゆき、最終的に最も賞金の多い
者が勝利。
• 答えを(答え)とは何ですか？(答え)とは誰です
か？の形式で答える。
例. Q: That country’s national flag has red disc
in the center.(国旗の中心に赤い丸がある
A: What is the Japan?(日本とは何ですか？)

13. 実例
2004〜2005年にかけて74回連続でチャンピオン
になり、250万ドルを超える賞金を稼いだ
Ken Jennings氏と、同番組で最多となる325万
5102ドルの賞金を稼いだBrad Rutter氏
（これから実際にWatsonとも競い合う）
https://www.youtube.com/watch?v=g4U-
AN36Lm4

14. 必要な技術、求められるもの
• 問題の分析(question analysis)
▫ Question classification, automatic source acquisition
and evaluation, logical form generation, etc
• 回答方法の予測(questions answering)
• スピード(performance)
▫ with roughly 3 seconds to answer each question
• 戦略(strategies)
• 確信度推定(confidence estimation)

15. 実際の処理概要図

16. 最終的な性能
• 85%以上の質問に5秒以内で答える事が可能で、
またそれは実戦にも十分である。
▫ We are currently answering more than 85 percent
of the questions in 5 seconds or less – fast enough
to provide competitive performance, ..
• (論文の時点で)模擬戦で64%の勝率を誇った。

17. 結果（論文外）
• 人間に圧倒的強さをもって勝利
https://www.youtube.com/watch?v=YLR1byL0U
8M

18. 今後の課題
• 速度や正確性の向上
• より幅広い分野への対応
• この技術を使用して、法曹界、産業界、
とりわけ医療界への参入を。

19. まとめ
• IBMは、一部とは言え人間を超える様な知識と
それを活用する力を持ったマシンを創造した。
• 人間の複雑性は留まる所を知らず、
今をもってなお未知の領域が多い。
• この知能システムやその並列化や高速化のアル
ゴリズムは様々な分野に応用が利く。

20. ありがとうございました。