① 講師略歴

1953年生まれの72歳。1976年京都大学工学部情報工学科卒業。1978年同大学院修士課程修了。同年日本電信電話公社電気通信研究所入所。1989年京都大学工学博士。
1993年7月に京都大学大学院工学研究科情報工学専攻教授に就任。1998年4月から2019年3月まで京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻教授を務めた。2019年4月から2022年8月まで早稲田大学理工学術院教授を務めた。これらの在職中にミュンヘン工科大学、パリ第6大学、メリーランド大学、清華大学、Telkom University等の客員教授を務めた。また、2006年文部科学大臣表彰科学技術賞、2012年人工知能学会業績賞、2011、2017年電子情報通信学会功績賞　他数々の受賞歴および多くの著作を残している。

② 人工知能とは何か

・人工知能の歴史は意外にも古く、1960年代の第１次AIブームから始まり、1980年代の第2次AIブームを経て
　現在の第3次AIブーム（音声認識・画像認識・大規模言語モデル）になっている。
・人工知能（Artificial Intelligence: AI）はコンピューターサイエンスの1分野。
・人工知能の面白さ（難しさ）はモデル化に方法論的縛りがないこと。
・人工知能研究の歴史は、新しい計算モデルの生成と実証、そして棄却の歴史。
・DNN（Deep Neural Network：人間の脳の動きを模倣した機械学習モデルの一つでAIにとって欠かせない重要技術）が
　現実のものとなった。ネットワーク全体を一度に学習させるのではなく、一層ずつ自己符号化器として学習させる（2006年）。

③ LLM（大規模言語モデル）とは何か

・自然言語を処理するために設計されたニューラルネットワークモデル。膨大な数のパラ
　メータを持ち、非常に大規模なデータセットでトレーニングされている。
・大規模言語モデル（LLM)の規模。2025年2月現在、ChatGPTの週次アクテイブユーザー数は4億人。
・大規模言語モデルの仕組み。入力単語（トークン）列から単語列を予測・生成する。
・LLMはインターネットからの様々なデータでトレーニングされている。
　Common Crawl、Web Text、Wikipedia記事、書籍、コード、その他の情報源。

④ LLMを使って学ぶ

・原則１.  LLMから学ぶ（LLMを「使う」のではなく）。
・原則２.  簡単な質問で対話を続ける。
・原則３.  トピックを超えて脱線を楽しむ（LLMはGoogle検索ではない）
・原則４.  LLMを生涯のメンターに（パリピ孔明のように）。

⑤ LLMの利用例（内容は省略）

・丸紅社友会メンバー（シニア層）
・インドネシアTelcom University
・京都大学情報学研究科（大学院生）
・芦屋市民（シニア層）

⑥ これからどうなる？　AIエージェントの出現

・1980s～：自律エージェントとマルチエージェントシステム（研究）
・2000s～：仮想空間に放たれたエージェント（実装）
・2020s～：LLMエージェントの誕生と熱狂（ビジネス展開）

⑦ 質疑応答

Q：Gemini／ChatGPT等LLMの学習方法はどうなっているのか。
A：私の推測ですが、①基礎モデルを作る　②有効な部分を学習するとの手順で為されていると思います。

Q：AIが思考している言語は英語、それとも日本語なのか
A：これも推測ですが、ベースは英語になっていると想像します。

他にも質疑応答がなされた。

（関西地区幹事：板倉直人）

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