「シュレーディンガーのチェシャーキャット」
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　今回は最初に、非常に短い告知期間ですが、行事をご案内したいと思います。

　2月8日金曜日、東京大学本郷キャンパスで、フェイスブックAI倫理研究所長に就任したばかりのクリストフ・リュトゲ　ミュンヘン工科大学教授を招いてのワークショップ・シンポジウム（http://mitsishikawa.wixsite.com/musicmanufacture/16）を開催します。

日時　2019年2月8日　14:30－18:00
場所　東京大学本郷キャンパス　工学部2号館92B教室
限定　100人

お申込み：登録アドレス（gakugeifu@yahoo.co.jp）あてにお名前と連絡先を明記のうえお申込みください。抽選で入場整理番号を発行して、「e-ticket メール」をお送りします。

　ウイークデーの午後ではありますが、明らかに最も進んだ話題を扱う場ですので、奮ってお申込みいただければと思っています。

　以下では、そこで扱うカギとなるコンセプト「因果論的AIとアカウンタビリティ」について、当日も扱う事例を引きながら、お話したいと思います。

いま主流のAIは「アカウンタブル」ではない

　これはいままでこの連載にも繰り返して記してきたことですが、いわゆるディープラーニングに代表される、今日メインストリームを形成しているAIの推論は、古典的な論理展開とは大きく異なるものになっています。

　「ベイズ推定」などの考え方を応用して進められる演算は、確定的、決定論的なロジックではなく、統計的な相関によって確からしさを高めていく、という形で進められます。

　ある画像データをAIに提示してパターン認識させるとき、AIがはじき出すのは、例えば

　「このＸ線画像診断データの、この部分がガンである可能性が高い」とか「この画像は、どうやらネコの顔である可能性が高い」といったものです。

　どうしてそれが「ガン」と思われるのか、あるいは「ネコ」と思われるのか、それを導く根拠となるロジックを、明証的に示すことは一般に困難です。

　つまり、ブラックボックスになっている。因果的なプロセスを追うロジックになっていないのです。