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赤石 雅典

Masanori Akaishi

経歴

  • 東京大学工学士,同大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)
  • 日本アイ・ビー・エム株式会社 クラウド事業本部 Data and AI 事業部 エグゼクティブITスペシャリスト
 

メッセージ

「人工知能を知りたければまず数学から」

私が学生だった1980年代は第2次AIブームが盛んな時期でした。当時は,エキスパートシステムと呼ばれる,LispやPrologを使ったルールベースシステムが主流の時代でした。実は,当時から今のディープラーニングに至るニューラルネットワークの研究は存在していたのですが,どちらかというと傍流に位置していました。第2次AIブームは「ルールベースのアプローチでは世の中の複雑な問題は解けない」との共通認識で,すぐに下火になりました。ですので,私が社会人をしていた30年間はほぼ「AIの冬」の時代と重なります。

ところが,ここ数年,第3次AIブームが到来しました。今回の人工知能は,今までできなかった新しい結果を次々に出しており,単なるブームでは終わらないことは明らかです。更に驚くことに,当時傍流だった「ニューラルネットワーク」が,AI技術の中心になったのです。ニューラルネットワークを一言でいうと,数学のいろいろな技術の集大成です。今や「数学を知らずして人工知能を語ることなかれ」という時代がやってきたのです。

私はもともと数学が大好きだったこともあり,こんな背景からディープラーニングと数学の関係をまとめた本を出版しました。幸い,非常に好評を得ているのですが,本校でも,この本を題材にした授業を担当させていただいています。「AIと数学の関係を理解したい」という方は,是非,私の授業を受講いただき,一緒に数学を学んでいければと思います。

担当科目

  • 人工知能のための数学

専門分野

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 数式処理システム
  • ITシステム開発
  • データベース

業績

表彰

社外活動

社外講師

  • 芝浦工業大学通信工学科 情報工学特論にて特別講義 2012-2014
  • 金沢工業大学大学院 客員教授 (AI技術特論を担当)

論文

  • 「クラウド上の統合環境を利用したデータ分析と最適化 Watson Studio」2020年4月OR学会
  • 「高校数学における LETSMath の利用:特に新学習指導要領のもとで」1990年7月 日本科学教育学会
  • 「数学学習環境・支援システムの試作」 1988年9月 第37回情報処理学会
  • 「監視作業における覚醒水準制御の試み」1986年6月 第13回日本バイオフィードバック学会

著書

  • 「現場で使える!Python自然言語処理入門」翔泳社 2020年1月20日
  • 「最短コースでわかるディープラーニングの数学」 日経BP 2019年4月11日
  • 「Watson Studioで始める機械学習・深層学習」 リックテレコム 2018年11月26日

日経Linux,日経ラズパイマガジンなどで雑誌記事執筆多数

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