2019年度 駒沢大学心理学特講IIIA

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Date: 23/Mar/2019
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ディープラーニングの心理学的解釈 (心理学特講IIIA)#

諸元#

授業概要#

本授業では人工知能に用いられる技術の詳細を検討しながら，その心理学的意味を考えることにします。最終的な目標としては人間と機械の２つ知性はどうすれば構成可能であるかを議論するための素地を提供することを目指します。自動運転が可能となり，囲碁の世界チャンピオンを破り，自動翻訳の精度が向上し，スマートスピーカーが普及するなど AI 技術は毎日のように報道されています。 これらの技術はニューラルネットワークモデルに基づいています。とりわけディープラーニング(深層学習)技術は現在の人工知能の根幹をなしています。現在は第 3 次ニューラルネットワークブームと呼ばれますが 3 度のブーム とも心理学者が火付け役でした。2014年から始まった現在のブームも心理系出身の研究者 が先導しました。加えてディープマインドの共同創設者デミス・ハサビスは認知科学出です。 このように人工知能と心理学とは同じことを別の側面から理解しようとしているとさえ言 えます。このような背景を考慮すれば知的活動の解明を目標とする諸分野において心理学 学徒の貢献が期待されていると考えます。

ガイダンス#

到達目標(ねらい)#

深層学習(ディープラーニング)についての基礎的事項を理解することを目標とします。

準備学習#

人間や機械の知性に興味があることが求められます。事前知識は必要としません。心理学 で使われている統計的推論の概要を知っていると良いとは思われますが，必要な知識では ありません。

履修上の留意点等#

履修制限は設けません。どなたでも履修できます。授業中に検索したり資料を閲覧 するために，可能な限り PC を持参してください。スマートフォンでは代用が難し い場合があります。

講師紹介#


師匠エルマンとUCSDのキャンパスにて

東京女子大学情報処理センター勤務。早稲田大学在学時はピアジェの発生論的認識論に心酔する。卒業後エルマンネットの考案者ジェフ・エルマンに師事，薫陶を受ける。以来人間の高次認知機能をシミュレートすることを通して知的であるとはどういうことかを考えていると思っていた。著書に Pythonで体験する深層学習 (コロナ社, 2016)，ディープラーニング，ビッグデータ，機械学習あるいはその心理学 (新曜社, 2015)，ニューラルネットワークの数理的基礎, 脳損傷とニューラルネットワークモデル，神経心理学への適用例 いずれも守一雄他編,コネクショニストモデルと心理学(2001)北大路書房など

個人的関心事#

  1. リカレントニューラルネットワーク
  2. 発達
  3. 神経心理学
  4. 意味
  5. マルチモーダル学習
  6. 転移学習，ワンショット学習，マルチタスク学習，メタ学習

宣伝#

関係する(かも知れない)科目#

  • 072001 / 学習・言語心理学（学習）久保 尚也先生 火曜4時限前期
  • 072051 / 学習・言語心理学（言語）久保 尚也先生 火曜4時限後期
  • 071501, 071601 / 心理学実験Ⅰ 火曜日 2,5 時限前期
  • 071551, 071651 / 心理学実験Ⅱ 火曜日 2,5 時限後期
  • 074901 / 情報処理ⅡＡ 火曜日 2 時限前期 堀内正彦先生
  • 074951 / 情報処理ⅡＢ 火曜日 2 時限後期 堀内正彦先生
  • 072301 / 神経・生理心理学
  • 072401 / 知覚・認知心理学（知覚） 2019年 前期 水曜日 4時限 佐藤理晴先生
  • 072451 / 知覚・認知心理学（認知） 2019年 後期 水曜日 4時限 佐藤理晴先生
  • 070901 / 心理学概論Ⅰ 2019年 前期 木曜日 1時限 岩城達也先生
  • 072601 / 心理学実験演習ⅠＡ 2019年 前期 木曜日 1時限 白間綾先生
  • 072651 / 心理学実験演習ⅠＢ 2019年 後期 木曜日 1時限 白間綾先生
  • 072801 / 心理学実験演習ⅢＡ 2019年 前期 木曜日 3時限 堀直人先生
  • 072851 / 心理学実験演習ⅢＢ 2019年 前期 木曜日 3時限 堀直人先生

Q and A#

  1. ディープラーニング(深層学習)って何ですか？
    • 現代的なニューラルネットワークの手法で大流行しています。ほとんどの AI はこの技術を使っています。
  2. 楽勝科目ですか？それともガチ科目ですか？
    • これから決めます。理想は面白い科目です。
  3. 数学オンチなのですが
    • 数学を求めてはいません
  4. プログラムができる必要がありますか？
    • できた方が良いですが，必要要件とはしません。
  5. ノートパソコンを持ってきた方が良いですか？
    • できれればそうしてください。でもなくても構いません
  6. 履修登録しないでモグることはできますか？
    • はい。問題ありません。歓迎します。
  7. 就職の役に立ちますか？
    • 絶対に役立ちます！ たとえば
  8. これは心理学なのでしょうか？
    • これが心理学であり，認知科学でもあり，人工知能でもあります。現代的な認識論の形です

授業スケジュール(案)#

  • 4月12日 イントロダクション，ガイダンス，計算論モデル
  • 4月19日 人工知能の歴史，計算論的神経科学 vs. 認知科学 vs. 人工知能
  • 4月26日 機械学習概論
  • 5月10日 休講
  • 5月17日 ニューラルネットワーク概論 (パターン認識，パーセプトロン，パンデモニアム，文字認識，画像認識)
  • 5月24日 一般画像認識，顔認識，動画認識，意味的画像分節化，畳込みニューラルネットワーク
  • 5月31日 誤差逆伝播法，多層化の工夫，内部表象，表現学習，次元圧縮
  • 6月07日 休講
  • 6月14日 休講
  • 6月21日 脳のモデル，作動記憶，手続き記憶
  • 6月28日 リカレントニューラルネットワーク，自然言語処理，系列予測，自動翻訳，文章要約
  • 7月05日 単語，文章埋め込みモデルによる意味論
  • 7月12日 強化学習, ゲームAI，経済学，予測報酬誤差
  • 7月19日 画像認識と自然言語処理との融合，質疑応答生成，転移学習，マルチタスク学習
  • 補講: メタ認知，メタ学習，ハイパーパラメータの自動調整
  • 補講: 世界知識，メンタルモデル，メンタルシミュレーション
  • 補講: 精神医学(統合失調症，強迫神経症，依存症，幻覚幻聴)，神経心理学(意味痴呆，相貌失認，失語，失行)

教科書/テキスト#

Web 上で公開予定です。各自でダウンロードするなどしてください。

参考書#

諸注意#

  1. 次回簡単な実習を行います。ノートパソコンを持参可能な方は持ってきてください
  2. 授業中の飲食は，キャップ付きの飲み物
  3. SNS ハッシュタグ? #deep_koma

評価#

駒澤大学に提出したシラバスには

  • 60% 試験
  • 20% レポート
  • 20% 小テスト

と書きました。