ワークデザイン05

はじめに

近年、人工知能は世界中で幅広く使われています。また最近では、全大学生に人工知能の基本を理解させよ、という方針が文科省から出ています。そのため、あと3回の授業で人工知能の簡単な部分を行います。今日のコードは次の授業でも使うので、保存しておいてください。

基本的な用語

問題1（紙に書く）

以下は、人工知能の分野では、なんと呼ぶか？

1. 勉強を行うための教材
2. 与えられた教材の出来具合をはかるもの
3. 教材を解けるように勉強する行為
4. 知能が持つ思考（考え方）を決めるもの

今日やること

今日は、エクセルを使用して、人工知能の一つであるニューラルネットワークを作ってみます（普通はエクセルでこんなことしません。pythonなど人工知能の構築が得意なプログラミング言語でやります）。

ニューラルネットワークの数学的背景はややこしいので、理論面は授業ではやりません（もし将来、人工知能の専門家になりたい人は、暇なときに大前の研究室（30-509）に来てもらえれば教えます。人工知能が入ったwebサービスを作りたいみたいな人もきてもらえれば教えます）。

そういうわけで、コードをコピペすると動くものを下の方に用意しているので、それを写して実装してもらいます。

今回は、以下の目的を達成する人工知能を、ニューラルネットワークにより作ってみます。

• あるお店が繁盛するのかしないのか、予測する知能を作る。
• 入力は、「綺麗さ」「価格帯」「味」とする。
• 「綺麗さ」「価格帯」「味」は、「0ほど悪く、1ほど良い」とする。
• 出力は、0に近ければ「繁盛しない」、1に近ければ「繁盛する」とする。
• 教師データとして、7件分のデータをすでに集めているものとする。

さて、これを踏まえて以下の画像を見てください。

以下が、ニューラルネットワークの（機械）学習を行うコードです。コピペし、黄色い部分を全て埋め、ボタンを押してみてください。

Private Sub CommandButton1_Click()

    DataSize = 7
    InputDim = 3
    Dim W(4) As Double
    Dim X(7, 4) As Double
    Dim DifW(4) As Double
    Dim EstDif(7) As Double
    Dim Update(4) As Double
    
    '教師データの取得
    For i = 1 To DataSize
        For j = 1 To InputDim
            X(i, j) = Cells(i + 2, j + 1)
        Next j
    Next i
    
    '人工知能の学習回数を取得
    NumLearning = Cells(12, 3)
    
    '初期のモデルパラメータを決定
    For i = 1 To InputDim + 1
        Cells(1 + i, 8) = 0
    Next i
    
    '勉強開始
    For t = 1 To NumLearning
    
        '現在のモデルパラメータを取得
        For i = 1 To InputDim + 1
            W(i) = Cells(1 + i, 8)
        Next i
    
        '現在のパラメータによる予測結果を算出
        For i = 1 To DataSize
            Est = 0
            For j = 1 To InputDim
                Est = Est + X(i, j) * W(j)
            Next j
            Est = Est + W(4)
            Est = 1 / (1 + Exp(-Est))
            Cells(2 + i, 6) = Est
        Next i
        
        '現在のパラメータの評価値を算出
        Eval = 0
        For i = 1 To DataSize
            Eval = Eval + Abs(Cells(2 + i, 5) - Cells(2 + i, 6))
        Next i
        Eval = Eval / DataSize
        Cells(10, 6) = Eval
    
        '頭がよくなる方法を検索
        gam = 10
        For k = 1 To InputDim + 1
            W(k) = W(k) + gam
            For i = 1 To DataSize
                EstDif(i) = 0
                For j = 1 To InputDim
                    EstDif(i) = EstDif(i) + X(i, j) * W(j)
                Next j
                EstDif(i) = EstDif(i) + W(4)
                EstDif(i) = 1 / (1 + Exp(-EstDif(i)))
            Next i
            EvalTemp = 0
            For i = 1 To DataSize
                EvalTemp = EvalTemp + Abs(Cells(2 + i, 5) - EstDif(i))
            Next i
            EvalTemp = EvalTemp / DataSize
            Update(k) = EvalTemp - Eval
            W(k) = W(k) - gam
        Next k
    
        'モデルパラメータ更新（人工知能の頭の中身を変更）
        For i = 1 To InputDim + 1
            W(i) = W(i) - Update(i)
            Cells(1 + i, 8) = W(i)
        Next i
    Next t
    
End Sub

問題2（紙に書く）

1. 学習回数を0にしたときの「繁盛（予測）、評価関数、人工知能の頭の中身」を求めてください。
2. 学習回数を5回にしたときは？
3. 学習回数を10回にしたときは？
4. 学習回数を100回にしたときは？
5. 学習回数を、あなたの学籍番号としたときは？
6. 上の試行において、一番まともな予測結果を得ているのはどれですか？
7. 頭の良さが0.01を下回るには、最低何回勉強すればいい？
8. 10万回勉強させるには、あなたのパソコンではどれくらい時間がかかる？
9. あなたは今、ある外食店を開きたいと考えているとします。このとき、「綺麗さ、価格帯、味」から「繁盛する/しない」を予測する人工知能があるとすると、どのように役立てることができそうか、自由に書いてください。

注意:「2.93 E-10」などエクセルでEが出ることがあります。これは、2.93に対し、10のマイナス10乗を掛け算する、という意味で、ほぼ0であることを意味しています。逆に、「2.93 E+10」の場合は、2.93に10の10乗を掛け算するという意味で、莫大に大きな値です、ということを意味しています。

応用問題（紙の裏に書く）

やりたい人だけやってください。まともなことを書いていれば加点します。

1. 何から何を予測できる人工知能があると、社会に役立てられるか？（入力と出力を書くこと。例えば今回やった例では、「綺麗さ」などが入力で、「繁盛する/しない」が出力です。）
2. 上の回答理由を書いてください。