上智大学 理工学部 情報理工学科 教員紹介｜ゴンサルベス タッド教授のAI・知識工学研究とは

こんにちは！KOSSUN教育ラボ教務担当（上智大学推薦入試サポート）です。

今回のテーマは、

「上智大学 理工学部 情報理工学科のゴンサルベス タッド教授と、AI・知識工学の研究」です。

文章を扱うAI、画像を認識するAI、音楽をつくるAI、ロボットを動かすAI。同じ「AI」という言葉で呼ばれていても、解決したい問題や必要なデータ、使われる技術はそれぞれ異なります。

人工知能や深層学習をさまざまな課題へ応用し、実際に動くプログラムやシステムの開発に取り組んでいるのがゴンサルベス タッド教授です。

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ゴンサルベス タッド教授はどんな研究者？

ゴンサルベス タッド教授は、上智大学 理工学部 情報理工学科に所属し、知識工学、シミュレーション工学などを専門としています。

上智大学で博士（工学）の学位を取得し、人工知能や深層学習などを活用した幅広い研究に取り組んでいます。

研究室では、自然言語処理、画像処理、ロボット、ドローン、音楽、ファッションなど、多様なテーマを対象としてプログラムやシステムが開発されています。

一見するとまったく異なるテーマに見えますが、データから特徴や規則性を見つけ、それを新しいシステムへ生かすという点で、AI・情報科学によってつながっています。

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AI研究は「AIを使う」だけではない

生成AIが身近になったことで、高校生でも日常的にAIを利用する機会が増えました。しかし、大学でAIを研究することと、完成したAIサービスを使うことは同じではありません。

たとえば、どのようなデータを集めるのか、コンピュータに何を学習させるのか、どのような方法で結果を評価するのかを考える必要があります。

同じ深層学習を利用する場合でも、文章を扱うのか、画像を扱うのか、ロボットの動作に利用するのかによって、解決すべき問題は変わります。

ゴンサルベス教授の研究室で扱われている多様なテーマを見ると、AIは一つの完成した技術ではなく、さまざまな問題に合わせて方法を考えていく研究領域であることが分かります。

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自然言語処理では「言葉」をコンピュータで扱う

研究テーマの一つが自然言語処理です。

自然言語とは、私たちが普段使っている日本語や英語などの言葉です。自然言語処理では、文章をコンピュータで扱い、その内容や特徴を分析します。

人間にとっては簡単に理解できる文章でも、コンピュータが扱うためには言葉をデータとして表現する必要があります。

現在の生成AIにも自然言語処理の技術が使われていますが、自然言語処理は生成AIだけを指すものではありません。文章の分類や分析など、言葉とコンピュータに関わる幅広い研究があります。

「なぜAIは文章を扱えるのだろう」と疑問を持つことは、自然言語処理を学ぶ入口になります。

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AIとロボットを組み合わせる

ゴンサルベス教授の研究室では、学内配達ロボットなど、AIとロボティクスを組み合わせたテーマにも取り組んでいます。

ロボットを実際の環境で動かすためには、単に決められた命令を実行するだけでは十分ではありません。

周囲の状況を認識し、自分の位置や進む方向を判断し、障害物などにも対応しながら目的地へ移動する必要があります。

コンピュータ上では問題なく動いたプログラムでも、実際の環境では人が通ったり、光の状態が変わったり、想定していなかった状況が発生したりします。

実世界で動くシステムをつくることによって、プログラムだけを見ていては分からない問題を発見できるところも、この研究の面白さです。

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ドローンの飛行にも情報技術が必要

研究室では、ドローン飛行に関係するテーマも扱われています。

ドローンを自律的に動かそうとすれば、周囲の情報を取得し、自分がどこにいるのかを把握し、どのような経路を通るのかを判断する必要があります。

そこでは画像処理、センサー、制御、AIなど、複数の情報技術が関係してきます。

情報理工学の面白いところは、一つの技術だけを学ぶのではなく、必要に応じてさまざまな技術を組み合わせ、一つのシステムとして形にしていくところにもあります。

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AIで音楽やファッションを扱う

ゴンサルベス教授の研究室では、AIによる作曲やファッションに関するテーマも扱われています。

音楽やファッションは、一見するとコンピュータサイエンスから遠い世界に見えるかもしれません。しかし、音楽もデジタルデータとして表現することができ、ファッションも画像や形、色などの情報として扱うことができます。

大量のデータから特徴やパターンを学習させることで、AIを創作やデザインに関わる課題へ利用する研究も可能になります。

ただし、AIが人間とまったく同じ意味で「創造している」と単純に考えることはできません。どのようなデータから何を学習し、どのような仕組みで結果が生成されるのかを考えることが研究では重要です。

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なぜこれほど研究テーマが幅広いの？

自然言語、画像、ロボット、ドローン、音楽、ファッション。ゴンサルベス教授の研究室で扱われるテーマの幅広さに驚く人もいるでしょう。

これは、情報技術がさまざまな分野と組み合わせられることを示しています。

重要なのは、「AIなら何にでも使える」と考えることではありません。まず解決したい問題があり、その問題に対してAIや深層学習などの方法が有効なのかを考える必要があります。

テーマが違えば、必要なデータや評価方法も変わります。自分の関心のある分野と情報技術をどう結びつけるかを考えられることが、この研究領域の魅力の一つです。

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高校の「情報」とどうつながる？

高校の「情報」で学ぶプログラミングやデータ活用は、ゴンサルベス教授の研究につながる入口になります。

プログラミングでは、コンピュータにどのような処理をさせるのかを順序立てて考えます。データ活用では、集めた情報をどのように分析し、そこから何を読み取るのかを考えます。

大学ではそこからさらに、AIがデータからどのように特徴を学習するのか、どのようなモデルを利用するのか、結果が適切かどうかをどう評価するのかといった問題へ進んでいきます。

数学も重要です。AIや機械学習の背景には、関数、ベクトル、確率・統計などの考え方があります。

高校で数学や情報を学ぶときにも、「この知識はAIのどこで使われるのだろう」と考えてみると、大学での学びとのつながりが見えてくるでしょう。

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推薦入試では「AIに興味があります」から一歩先へ

AIが身近になった現在、「AIに興味があります」という高校生は珍しくありません。だからこそ、自分がAIの何に疑問や面白さを感じているのかを整理してみましょう。

たとえば、「生成AIはなぜ自然な文章をつくれるのだろう」「ロボットが人のいる場所を安全に移動するには何が必要なのだろう」「AIがつくった音楽と人間がつくった音楽にはどのような違いがあるのだろう」といった問いがあります。

さらに、自分が好きなものとAIを組み合わせて考えてみてもよいでしょう。音楽が好きならAIと作曲、ファッションが好きならAIとデザイン、ロボットが好きならAIと自律移動というように、関心から研究テーマを広げることができます。

高度なAIプログラムを高校生の段階で開発している必要はありません。普段使っているAIを「便利だから使う」だけで終わらせず、「なぜできるのだろう」「どこまでできるのだろう」「どんな課題があるのだろう」と考えることが重要です。

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自分の興味とAIをどう結びつけるか

ゴンサルベス タッド教授の研究を見ていくと、AI研究には非常に多くの入口があることが分かります。

自然言語処理、画像処理、ロボット、ドローン、音楽、ファッションなど、対象は違っても、「情報をどのように表現し、コンピュータにどう処理させるのか」という情報理工学の問いにつながっています。

上智大学 理工学部 情報理工学科を志望している人は、「AIを学びたい」で止まらず、「AIを使って何を明らかにしたいのか」「自分が興味を持っている分野と情報技術をどう結びつけたいのか」まで考えてみてください。

もし一人で整理するのが難しいと感じたら、KOSSUN教育ラボの無料個別相談も活用してみてください。

※本記事は、記事作成時点で上智大学公式サイト等に掲載されている情報を確認したうえで作成しています。入試制度、出願資格、試験内容、日程、カリキュラム、教員の所属・研究分野などは変更される場合があります。受験を検討している方は、必ず上智大学公式サイトおよび対象年度の最新の入学試験要項をご自身で確認してください。

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※この記事は専門家による監修のもと執筆されています。