前回の記事において、AIを下支えする統計学の重要性について述べました。しかし、実はさらにその統計学を下支えする学問として数学の存在があります。とりわけ、確率論・線形代数・微積分学は大きく関係します。

確率論は、17世紀初頭のヨーロッパにおける賭け事の分析に端を発する応用数学です。ちょっとした遊び心から始まったのです。ある程度万人が納得する“数学的確からしさ”（例えば1回のコイン投げであれば表と裏の出やすさはそれぞれ1/2）を設定することで、様々な事象を[0,1]区間（0以上1以下の実数値の集合）で評価します。そして、統計学はこの確率的な考え方を、過去に蓄積されたデータに基づく“経験的確からしさ”をもとに、将来予測や推論に用いる学問と言えます。前回の記事で、AIの技術基盤がビッグデータとディープラーニングにあるとお話ししましたが、どことなく納得できますよね。

続く線形代数と微積分学は、大学の教養数学の二頭です。まず線形代数ですが、表現レベルではベクトルや行列などを扱うので、ビッグデータとの相性がよいのは想像に難くないと思います。統計分野では、多様な指標間の共分散の算出や分散分析、データ縮減の主成分分析、固有値計算などに応用されています。そう考えると、線形代数のAI支援に期待が高まるのは理解できますね。

最後に微積分学ですが、連続性や微分可能性（滑らかさ）をある程度前提として展開する数学の学問です。それゆえ、離散世界（0-1世界）を舞台とするAIとは相性がよくないように感じられるかもしれません。ただ、現代情報社会の高性能のコンピュータは、私たち人間に違和感がないようにデータを丸めて（連続的に見せて）様々な処理をしています。AIはリクエストに対して最適解を提案することを行います。一例ですが、偏微分に基づく最小2乗法は、線形代数と相まって機能するAIを支援する有用な考え方です。

文責： メディア学部 松永

（2024.09.20）

前回の記事でも触れましたが、ChatGPTに代表される生成AIがいま大きな話題になっています。リクエストに基づいて、文章や映像などの作成を支援してくれます。しかし、本来人間社会を豊かにする技術が時として悪用されることは、歴史が教訓として残してきました。この生成AIも、冗談では済まないフェイクニュースやフェイク動画を世の中に流布し、人々を混乱させるという事例が最近増えてきています。

政府のAI戦略2021では、AIの有効活用を推進しつつも、負の方向のAIの乱用に警鐘を鳴らしています。そして、その騙しの技法に対処するための真贋判断のリテラシーとして、統計学の重要性を謳っています。

そもそも、AIの主要な技術基盤はビッグデータとディープラーニング（深層学習）にあります。そして、それらを下支えする統計学やデータサイエンスという学問分野があります。高校数学において一昔前はやや軽視されていた基本的なデータ処理や推測統計は、昨今大きく見直され、その立ち位置は高くなりました。また、昨今の大学の基礎教育には、データサイエンスの科目が設置されています。“目には目を、歯には歯を”ではないですが、AIの悪用にはAIの賢い利用で対処・防衛するのが理にかなっています。

統計の素養の3本柱は、基本統計量の算出と味方（記述統計）・統計的推論や検定（推測統計）・総合的なデータ分析と判断（データサイエンス）と言えるでしょう。メディア学部では、多様な講義や演習の中で、これらのスキルをしっかりと磨くことができます。

文責： メディア学部 松永

（2024.09.18）

この記事の読者の中には実際にすでに利用している方も多いと思いますが、昨今、第三世代のAI（人工知能）システムに注目が集まっています。世の中に大きなインパクトを与えたChatGPTが有名ですが、その他にもGeminiやMeta-AIなどに代表されるような、文章や画像を用いて人間の知的活動を支援する対話型コミュニケーションツールです。

ちなみに、第一世代のAIは、初期のコンピュータが誕生した1950年代にその開発が始まりました。人類が図らずも長年蓄積してきたアナログ情報を、二進の世界（0-1世界）のデジタル情報に置き換えて，それをメディアデータとして利活用するという試みです。

続く第二世代のAIの開発は、1980年代頃に始まったと言われています。不発に終始した第一世代のAI開発の反省を踏まえ、知的CAI（Interigent Computer Aided (/Assisted) Instruction）を基盤としたエージェントシステムで、医療分野などでの支援に活用され、一定の効果を得ました。

さて、第三世代のAI（以下、これを単にAIと記す）は、飛躍的なコンピュータの性能の向上と豊富なビッグデータが後押しをして、ユーザの要求に対してBestではないかもしれませんが、Betterな解答を提案してくれる仕組みに進化しました。

日常生活を支える現在のAIサービスは些細なものではあるかもしれませんが、ある程度そのまま信頼して受け取ってよいレベルに至っています。一方、いまのAIは、エビデンスが重要な科学（Science）の分野にも浸透しています。最終判断はユーザ（学者・学生）側が適切に判断する必要がありますが、AIの提案解は大いに参考になります。

人命に関わる医療分野は一種の科学ですが、最後にそこでの進化したAI活用の例を紹介しましょう。いまや医療の世界では、広く浸透している「AIホスピタル」（AI支援の総合的な医療・看護）という概念があります。第二世代のAIから進化したエージェントシステムも素晴らしいのですが、私が昨今魅了されたのは、CTスキャンで構成される体内の各器官や血管などの3Dモデルを利活用するチームVR外科手術です。

一例ですが、大阪大学医学部附属病院AI医療センターはこの分野で先行していると感じています。私が関心をもった外科手術部門だけではなく、多岐の部門で興味深い内容が下記URLに記されています。

医療現場の「近未来」が実現する　「AIホスピタル」 － 大阪大学 (osaka-u.ac.jp)

メディア学部は、もちろん医療に直接関わることはありませんが、陰で支えるビジョンは見込めるものと考えます。コンテンツコースは可視化や動画の生成、技術コースはリアルタイム画像処理、社会コースは医療ビッグデータの蓄積・分析などです。

人はいずれ衰えて行きます。「転ばぬ先の杖」ではないですが、日々進化する医療支援にメディア学の思想やアイデアが浸透することを期待したいものです。

文責： メディア学部 松永

（2024.9.16）

今週は、普段なかなか読書をできない私がお勧めする本のお話をしています。

『医学探偵の歴史事件簿』という岩波新書で書いた本は、お医者様であった小長谷正明先生が様々な歴史的人物とその行動を医学的に見ていきます。なぜこんなことをしたのだろうか、なぜこのように行動できたのだろうかと歴史の出来事を見ていくと思いますが、この本を読むとそれが解明するようです。

最初にこの本を読んだときには、ペストなどの疫病が心底怖かったです。最近読み返すとそれは今のコロナへの恐れも重なっています。

またこの本を読むと学際的な思考の重要性を思います。歴史学者は医学者を兼ねている場合は少ないでしょう。しかし、他の科学で事実をみると、事実の異なる側面が見えてきます。

先に申し上げたように、メディア学部の構成（ソーシャル・コンテンツ・技術）は、このような複眼的な思考をするのに適しているのではないでしょうか？という自画自賛を繰り返して今週のブログの締めとさせていただきます。

山崎晶子

さて、今週のブログでは１昨日も異なる本をおすすめしました。

こちらもふと手に取ったのですが、しみじみとしてしまいました。

『水車小屋のネネ』は、長い時代に様々な登場人物が、そのときそのときを周りと助け合いながら生きていきます（登場人物にはなくなる方もいます）。私のなくなった母親は私にマンションの人と仲良くしなさい、助け合いなさいと言っておりました。しかし私は朝は７時頃に家を出て、夜は９時以降にもどるためにほとんど住人とあったことがなく、助け合うということを大げさに言えば人生のテーマとして考えておりました。

著者は「無理のない親切」をみんなでする話を書きたかったとおっしゃっていました。私が一番印象に残ったのはこの本の主人公格である律がかつて親切にしてもらった先生の家に食べ物をもっていって二人で食べる場面でした。親切にしてくれた方にすぐに返すのではなく、長い期間で見れば親切にしてくれた方にも無理のない親切をうれしく受け取ってもらえる時が来るのだなと先に申し上げたようにしめじみしました。

この本は、しみじみするだけのものでく、読んで面白い本です。もし気になったら是非読んでみてください。

 

山崎晶子

今年一年間、電気通信普及財団助成をいただいて、様々なミュージアムでのフィールドワークを行い、観賞している場面の撮影も行い、そして大原美術館から研究者をお招きしてパブリックアートと地域を支援すれば良いとのコメントをいただきました。

もともと愛知県には産業と関係するミュージアムがトヨタを始め沢山あり、トヨタのミュージアムは本当に素晴らしいのですが、今年一番印象に残ったのは、常滑焼で有名ですが今は中部国際空港で有名な常滑市のINAXのLIVE museumでした。産業や土地やコミュニティまでを考えられることに加えて、展示には美しいものもあり、特に帝国ホテルの建築が今のINAXと関係するのかということが興味深かったです。

2000年からミュージアムでの研究を続けて行っていますが、今年が一番研究ができました。どのように敷居が高いと言われているミュージアムに関する研究を通じて面白さをいろいろな方と共有できるのか、またそれらをどのように学術的に一流の研究とするかを基本から考察することができた一年でした。

この成果はまたこのブログでお伝えしたいと思います。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎晶子

２月の出来事なので、少し前になりますが、今年も卒業論文の発表回がありました。

今年は、他の大学を歩く街歩き、ペーパークラフトを共同で作ること、会話の分裂やゲーム中での指示の問題、ミュージアムでの鑑賞や笑いなど様々なテーマの研究が出そろいました。

笑いの研究では、自分から様々な文献を読んで、このゼミで誰も取り組んだことのない研究を開拓してくれました。

また、美術館での観賞研究は、私が１０年近く分からなかったことを学生さんが回答のヒントをくれました。

就職活動などいろいろな悩みがある中、研究室では和やかに過ごせたこと、教員である私も良かったと思っております。これでひとまず今年の卒業研究が終わり、来年からまた開始します。来年も和やかにそして在学中の成果となるようなゼミを目指していきたいですい。

CSR検定とは企業の社会的責任のことを指します。CSR検定はビジネスや組織運営における社会的責任の国際基準「ＩＳＯ26000」や国連が採択した「ＳＤＧｓ」（持続可能な開発目標）、サステナ経営/ＣＳＲの意義を広めることを目的とした検定です。

本学ではソーシャルデザインに関する、科目を開講していますが、特に３年後期の専門選択科目のソーシャルデザイン論を受けるとサステナ経営検定・CSR検定３級に対応する内容が自然に身に付きます。今年は４月２３日に検定がオンラインで行われます。私が担当するソーシャルデザインプロジェクトを受講している４年生は受講する予定です。

サステナ経営検定　CSR検定３級

https://csr-kentei.alterna.co.jp/about-grade3/

文責：飯沼瑞穂

ソーシャルデザイン論では、最終回にポスター発表会を行っています。ソーシャルデザイン論では社会を良くするデザインについて学びますが、最終回では、学生グループ毎に、テーマを決めて課題解決に向けたアイデアをポスターにして発表しています。発表会の後に、ベストポスターをアンケートにて投票してもらっています。テーマは幅広く、今年は、男女格差問題、森林飽和、食品ロス、海のプラスチック問題、フェアトレードなど多岐にわたるテーマがありました。発表会はメディアホールで行っています。以下はその時に様子です。

参加者全員に自由に会場を歩いてポスターを見て回ってもらいます。

その後に、ベストポスター投票を行いました。

今年は、ベストポスターは、”企業のハラスメント防止ツール”　について発表をした鈴木里奈さん、林佳奈さん、進藤梨留さん、近森留羽さん、藤井陸さんのグループ、そして”日本の海洋プラスチック”の解決デザインについて発表をした、金子丈さん、榊原実莉さん、川上晴香さん、水口京南さん、木崎柊平さんのグループがベストポスターに選ばれました。


分責：飯沼瑞穂

 

 

ソーシャルデザイン論では、社会を良くするデザインについて包括的なアプローチについて学びます。デザインと言っても商品のデザインだけでなく人と人とのつながり方をデザインしたり、コミュニティーをデザインしたりすることができます。さらには社会の課題を解決するためのエンタープライズを立ち上げたり、NPOを作って賛同者を募るなど、解決に向けた様々な方法がありますが、すべては、課題解決に向けて意味ある秩序を作るために尽力すること、そこに、調和や美の概念を取り入れていくことが根本にあります。

社会の在り方に意味ある秩序を取り入れることがデザインです。この授業ではグループで課題を見つけてもらい、その解決策を模索します。以下は

その時に発表の様子です。

PV発表会では、15グループが登壇に上がって発表をしました。発表後、学生アンケート投票でベストPVに輝いたのは、”森林飽和について”のPVを制作した、萱沼透吾さん、菊池陽介さん、三輪大悟さん、三田崎玲さんのグループでした。おめでとうございます。




分責：飯沼瑞穂