Kobayashi Naoki
Jul 4 · 7 min read

2019年度 人工知能学会全国大会

2019年6月4日(火)から6月7日(金)まで開催された人工知能学会にFiNC Technologiesからは南野・小林で参加してきました。

会社としても、また、個人としても参加は初めてでして、「自由闊達な雰囲気がある」ときいていたこともあり、非常に楽しみにして当日を迎えました。

会場では、基礎的な研究から、医療画像・金融・政治やキリスト教など多岐にわたって取り組み内容が発表されており、普段ヘルスケアの情報に浸りがちな私にとって、非常に興味深い知識交流の場でありました。

FiNC Technologies からの発表

今回、FiNCからは、食事画像のアノテーション作業の効率化について、発表をさせていただきました。

単なる作業報告のような簡単な内容ではありましたが、聞いてくださった方々からは、いくつかフィードバックをいただき、大変貴重で有意義な時間となりました。有難うございました。

発表URL: https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2J3-J-13-01/tables

興味深かった発表

せっかくなので見た発表の中で、個人的に面白いと感じたものをいくつか上げさせて頂きたいと思います。

[3E3-OS-12a-01] Convolutional Neural Networkによる画像認識と視覚的説明

※画像はslideshareより: https://www.slideshare.net/Takayosi/mirupreviewjsai2019-148956141

発表詳細URL: https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/3E3-OS-12a-01/tables

CNNによる画像認識の俯瞰的な説明と、取り組み内容についての発表でした。

MIRU2019のプレビューセッションでしたが、全体的に情報が簡潔かつ濃密で、一番学ばさせていただきました。

個人的にはAttention Mapの可能性に魅せられた発表で、社内でも可視化の考察をしてみようと思いました。

MIRU2019で発表予定のデモを一部公開していたこともあり、まんまと参加熱を高められてしまった発表でもあります。

[3E4-OS-12b-02] Between-class Learning for Image Classification

※画像はarxivより: https://arxiv.org/pdf/1711.10284.pdf

発表詳細URL: https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/3E3-OS-12a-01/tables

Fisher’s criterionという指標を使い、入力データの判別的な特徴空間を獲得しながら学習を進めていくことで、よりよい学習を可能とする学習手法の発表でした。

ネットワークの構造を変えずにすぐに実装できそうで、これも社内で一度検証してみたいと思いました。

[2A2-PS-2] 「人工知能」をどのように読み解くか (招待講演)

※JSAI2019HPの公開PDFより: https://www.dropbox.com/s/fxf7ayeh7q620d4/jsai.pdf

包括的な機械学習・深層学習の招待講演でした。参加者のほとんどが集まる一番大きな会場でした。

人工知能の歴史をなぞらえながら、人工知能というのは何を指していて、社会に導入される際に何が問題になるのか、分かりやすい例を交えながら説明した後、「機械学習工学」という新しい工学の必要性を説いていた発表でした。

※JSAI2019HPの公開PDFより: https://www.dropbox.com/s/fxf7ayeh7q620d4/jsai.pdf

土木工学を例に、“人工知能を扱うエンジニアリングは、専用の工学分野を成立させ、技術を発展させると共に社会に受け入れられていく”という主張は、個人的には新しく、考えさせられる内容でした。

途中、実社名をあげた、普段ではなかなか表立っては言いにくい意見も話している姿や、質疑応答での議論を拝見して、人工知能学会の自由闊達な雰囲気を感じた発表でもありました。

発表詳細URL: https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2019/invited-talk

[2Q5-J-2–01] エキスパートが複数の環境で生成した軌跡から報酬を推定するベイジアン逆強化学習

ある環境で学習させたエージェントを、別のよく似た環境でも適用できるような逆強化学習に関する提案でした。

恥ずかしながら背景知識があまりなく、話の中で出てくる固有名詞が分からず、話についていくことに必死でしたが、逆に問題設定や周辺領域の課題を学ぶいい機会となりました。

会場では他にも別の問題を取り扱った逆強化学習に関する発表があり、活発な研究分野なのだなと感じました。

詳細URL: https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2Q5-J-2-01/tables

[2O1-J-13–04] 東京証券取引所における高頻度マーケットメイク戦略の注文行動分析

こちらは完全にただの興味で聴講しました。ヘルスケアのへの字も出てこない、金融分野からの発表でした。

取引履歴データから、ある期間における高頻度取引の売買戦略の実態を考察した内容でした。

こちらも背景知識もなく、日頃は向き合わないような内容でしたが、得体のしれない何かを数式化して、コントロールできる対象にしていく、という点では分野が違っても似通っているのだなと感じた発表でした。

詳細URL: https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/2O1-J-13-04/tables

参加してみて

1つの発表は約20〜40分であったため、新しい内容を次々と知れる、とても刺激的な場でした。

自分の背景知識が乏しい発表に関しては話についていくのに必死でしたが、その分、後で背景知識を調べることで、その分野について新たな知識を得られたのはもちろん、自分が取り組んでいる分野における発表に関しても、より理解が深まり、数日間で様々な知見を効率的に触れられる機会となりました。公の場に出て、発表したり、聞いたり、質問することの大切さを改めて見つめ直すきっかけにもなりましたし、社内の各プロジェクトで試してみたいタスクも増えました。とても有意義な時間を過ごすことができ、参加してよかったなと感じております。

以上、人工知能学会全国大会2019の参加レポートでした。

FiNC Tech Blog

FiNC Technologiesは、「すべての人にパーソナルAIを」をミッションに掲げる予防×ヘルスケア×テクノロジーに特化したベンチャー企業です。

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