総合講座 (S25B)

日本大学理工学部

2025年理工学部シラバス - 教養教育・外国語・保健体育・共通基礎

設置情報

科目名	総合講座人工知能との共生のかたちを考える
設置学科	一般教育	学年	1年
担当者	勢力・高橋(聖)　他	履修期	前期
単位	2	曜日時限	火曜5
校舎	船橋	時間割CD	S25B
クラス	全学科（学科・学年による履修制限はありません）
履修系統図	履修系統図の確認

概要

学修到達目標	人工知能とは何か。その研究の変遷、現状、将来の展望について理解を深め、説明できるようになる。人間の知性や特徴、そして現代社会の特徴と諸問題に広く視野に収めながら、人工知能が他の科学技術と結びついて社会に普及していく際の多様な可能性をシミュレートすることができるようになる。科学技術の社会実装に伴い生じる、法や倫理をめぐる切実な諸問題について深く考察できるようになる。
授業形態及び授業方法	対面授業
履修条件	予備知識は必須ではないが、教員１人につき３回（あるいは４回）なので、できるだけ欠席をせず、予習、復習をすること。社会コミュニケーションサブメジャー・コース設置科目。
ディプロマ・ポリシー（DP）及びカリキュラム・ポリシー（CP）との関連	本授業科目はDP1・3・5及びCP1・3・5に該当しています。

授業計画

第1回	授業のねらいと各回の概要、注意事項や評価方法についての説明（担当教員全員）	【事前学修】シラバスの授業内容欄を読み、質問したい事項がないか考えてくる。【事後学修】講義内容を復習し、関連する事項についての考察を次回までに練っておく。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第2回	人工知能研究の変遷（高橋聖） AIの歴史古き良き人工知能現在の人工知能フレーム問題、シンボルグラウンディング問題	【事前学修】事前配布資料に目を通し、疑問点をまとめておく。【事後学修】講義の内容を復習し、関連事項をさらに調べて各自の考えを整理する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第3回	人工知能応用の現在（高橋聖）画像認識システム最適化実世界で進む機械学習の応用と発展実世界で進む深層学習の応用と革新時系列データ畳み込みニューラルネットワーク(CNN) ニューラルネットワークの原理ディープニューラルネットワーク(DNN) 認識技術の活用事例パターン認識、特徴抽出、識別数字認識、文字認識画像認識、音声認識組み合わせ最適化問題	【事前学修】事前配布資料に目を通し、疑問点をまとめておく。【事後学修】講義の内容を復習し、関連事項をさらに調べて各自の考えを整理する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第4回	人工知能の活用と課題（高橋聖）機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習様々なデータ分析手法 (回帰、分類、クラスタリングなど) 人工知能に何ができるか人工知能と安全システム汎用AI/特化型AI(強いAI/弱いAI) AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み	【事前学修】事前配布資料に目を通し、疑問点をまとめておく。【事後学修】講義の内容を復習し、関連事項をさらに調べて各自の考えを整理する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第5回	人間とAI―それぞれの「学習」（勢力尚雅）・人間が個人や集団において発揮する「知性」や「学習」の特徴は何か？・AIの歴史とその「学習」の変遷	【事前学修】組織の知的パフォーマンスを阻害する要因にはどのようなものがあるか、知的な組織やシステムにはどのような特徴があるか考えてくる。【事後学修】紹介した文献や講義内容に関しての自分の考察を次回までに練っておく。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第6回	AIの社会的受容性（勢力尚雅）人間ベースの社会と科学はAI活用によってどう変わる？人間の学習・創造・コミュニケーションはAI活用によってどう変わる？	【事前学修】人間の知性の強みと弱みには、それぞれどのような特徴があるか、人間の倫理的能力とはどのような能力で、人間はそれをどのように獲得するのか、考えてくる。【事後学修】紹介した文献や講義内容に関しての自分の考察を次回までに練っておく。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第7回	AI倫理（勢力尚雅）・プライバシー保護、個人情報の取り扱い・AIの公平性、信頼性、説明可能性、安全性・幸福と正義とケイパビリティの関係	【事前学修】データ至上主義社会でも手放したくない「正義」とは具体的にはどのようなものか、個人主義と多様性尊重の折りあいを探る社会において人間が担うべき役割と、そのための教育はどうあるべきか考えてくる。【事後学習】紹介した文献や講義内容に関しての自分の考察を次回までに練っておく。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第8回	ロボット・AIと法学①（天野聖悦） AIと法の関係・AIの法領域での活用 AIと自動車（自動運転レベルによる法適用の違い）　安全確保のための法制度と行政規制　民事責任と刑事責任　製造物責任	【事前学修】課題について、図書館の資料やインターネットで自学し、解答する準備をする。【事後学習】授業で学修したことを踏まえて、再度、課題を検討し解答する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第9回	ロボット・AIと法学②（天野聖悦） AIの権利・責任論争　意思能力と強いAI/弱いAI 　判断材料の選択とフレーム問題 AIと著作権　AIの学習用データの著作権　AIによる著作権侵害　AIが作成したコンテンツの著作物性	【事前学修】課題について、図書館の資料やインターネットで自学し、解答する準備をする。【事前学修】授業で学修したことを踏まえて、再度、課題を検討し解答する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第10回	ロボット・AIと法学③（天野聖悦） AIと医療　医療データ収集の問題点（プライバシー保護、個人情報の取り扱い）　医師の責任　患者に対する責任人間中心のAI社会原則	【事前学修】課題について、図書館の資料やインターネットで自学し、解答する準備をする。【事後学修】授業で学修したことを踏まえて、再度、課題を検討し解答する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第11回	生物の知能と人工知能（齊藤健）・生物の神経系・コネクトーム：脳の配線・人工知能に取り入れられた生物の知能	【事前学修】課題について、図書館の資料やインターネットで自学し、解答する準備をする。【事後学修】授業で学修したことを踏まえて、再度、課題を検討し解答する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第12回	工学的な人工知能の利用法（齊藤健）・人工知能の実装・GPUを搭載したコンピュータへの実装・Raspberry Piへの実装・FPGAへの実装	【事前学修】課題について、図書館の資料やインターネットで自学し、解答する準備をする。【事後学修】授業で学修したことを踏まえて、再度、課題を検討し解答する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第13回	工学的な人工知能の応用例（齊藤健）・自動運転の仕組み・医療応用・認証	【事前学修】課題について、図書館の資料やインターネットで自学し、解答する準備をする。【事後学修】授業で学修したことを踏まえて、再度、課題を検討し解答する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第14回	人工知能のロボットへの実装（齊藤健）・ハードウェアニューロンモデルおよびニューラルネットワーク・ニューロロボット・マイクロロボット	【事前学修】課題について、図書館の資料やインターネットで自学し、解答する準備をする。【事後学修】授業で学修したことを踏まえて、再度、課題を検討し解答する。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間
第15回	論点の整理とレポート作成における注意点の解説（担当教員全員）	【事前学修】各教員の課題に対して十分な考察をレポートに表現できるよう、事前準備をする。【事後学修】授業全体を通じて得た問いをめぐる考察を洗練させ、その表現を試みること。	【事前学修】：２時間【事後学修】：２時間

その他

教科書	授業中に紹介する資料を参照のこと。
参考書	勢力尚雅・古田徹也『経験論から言語哲学へ』（放送大学教育振興会）［ISBN 9784595316043］。勢力尚雅・古田徹也『英米哲学の挑戦』（放送大学教育振興会）。［ISBN 9784595323911］。いずれも購入を求めるものではありません。参照されたい方は、図書館等をご利用ください。その他の参考書については、授業中に指示します。
成績評価の方法及び基準	各教員が設定する課題に対してのレポート（１００％）レポートに関して、その作成上の留意点・評価基準等の指示や、受講者全体に周知すべきフィードバックは、授業内（一部はLMSを用いる可能性あり）で行います。
定期試験等について	平常点やレポート等の課題による評価予定
質問への対応	授業中や授業後を活用して質問してください。
研究室又は連絡先	勢力尚雅（船橋5号館532研究室　seiriki.nobumasa@nihon-u.ac.jp ）齊藤　健（船橋7号館743A研究室　saito.ken18@nihon-u.ac.jp ）天野聖悦（船橋5号館542研究室　amano.seietsu@nihon-u.ac.jp）高橋　聖（船橋2号館213B研究室　takahashi.sei@nihon-u.ac.jp）
オフィスアワー	月曜船橋 12:20 ～ 13:00 勢力（532室か533室。まずはメールにてお問い合わせ下さい）月曜船橋 00:00 ～ 00:00 齊藤（メールで対応します）月曜船橋 00:00 ～ 00:00 天野（メールで対応します）月曜船橋 00:00 ～ 00:00 高橋（メールで対応します）
学生へのメッセージ	※受講希望者数が多い場合には、受講資格抽選を行ないます。

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