2月15日（日）、東京科学大学（Science Tokyo）大岡山キャンパス南4号館3階 第1演習室 にて、東京科学大学博物館と目黒区教育委員会の連携による生涯学習講座「試行錯誤する人工知能〜進化計算と強化学習〜」が開催されました。
今回の講座は参加対象者をPC操作経験のある高校生に限定し、18人が参加しました。当日はScience Tokyo情報理工学院 情報工学系 小野研究室の学生5人が協力し、受付の設営も時間の余裕をもって行うなど万全の体制で参加者を迎えました。
小野研究室の小野功教授（情報理工学院／データサイエンス・AI全学教育機構）による講義は50分×3部構成で、高校生向けということもあり、小野教授は入念に講義内容を検討しました。
最初の講義「進化計算（入門編）」では、人工知能技術である進化計算が私たちの身近なところですでに活用され、専門家でも解決が難しい問題を解くことに成功していること、そしてそれがどのような仕組みで行われているかについて解説しました。参加者は進化計算の現状を知るとともに、自分たちの少し先輩である大学院生が研究を通じて新たなアルゴリズム構築に成功していることも実感できたようでした。
中盤の講義「進化計算（発展編）」では、入門編で紹介した最適解を見つけ出す手法の理論を説明しました。高校生の数学知識で大学教養レベルの数式を完全に理解するのは困難である中で、AIの仕組みを理解するために行列やベクトルといった基礎的な数学知識が重要になることを認識し、参加者からは今後しっかり学んでいきたいといった声が聞かれました。
最後の講義では、演習として「Pythonで書かれた進化計算のプログラムにより物理演算エンジン『MuJoCo』を用いた強化学習タスクであるロコモーションタスクを動かす」という作業に取り組みました。参加者全員が2画面のPCを操作し、小野教授が操作するPC画像を見ながら、問題解析を進めました。本学ならではの充実したPC環境のもと、手順の習熟や技術の習得など幅広い学習内容に生き生きと取り組む姿が印象的でした。
講義の中で小野教授は「今後AIが発展していくためには、『人と共創するAI』を目指し、AIが自ら試行錯誤して発見した未知の世界を切り開く分析法や新たな知識を検証する専門家が必要不可欠」と明言しました。またAIを使う側も、進化計算や強化学習を拡張知能として有効活用していくことが重要であると指摘しました。
参加者からは、以下のようなさまざまな意見・感想をいただきました。
- 学校の授業と関連していて面白かった。研究に使えそう。数学を頑張らないと、と思った。行列を学び直したい。
- 複雑に見えた数式も紐解くと基本的なことの組み合わせになっているだけだと分かった。基本を大事にしていくことが大切だと実感した。進化計算の分野は今まで触れたことがなかったので、これから学部を決める際に検討していきたい。とても興味深い内容で楽しかったです。
- かなり難しい内容で途中の数学の計算は少しだけしか理解できなかったが、最後の演習を通してこの学問の楽しさがとても伝わってよかったです。お話を聞けてとてもよかったです。ありがとうございました。
- 他の同世代の学生の皆さんの様子が知れて興味深かったです。オープンキャンパスに行ったことがなかったので、こんな雰囲気なのかなと思いました。3時間もみっちりお話が聞けてありがたかったです。ありがとうございました。
- せっかくなので、今回のように専門分野のお話を解説していただける講座がありがたいです。
長時間の講座となりましたが、参加者はみな講義を熱心に聴講し、演習では予定終了時間を超えて手を動かすことに集中していました。AIの面白さや仕組みを知るとともに、AI分野に興味を持ち、Science Tokyoへの関心を高めてもらうよい機会となりました。