Oops! It appears that you have disabled your Javascript. In order for you to see this page as it is meant to appear, we ask that you please re-enable your Javascript!
スポンサーリンク

なぜ、ディープラーニング(深層学習)は注目されてるの?

スポンサーリンク
スポンサーリンク
スポンサーリンク

 

最近「ディープラーニング:Deep Learning (深層学習)」が注目されています。

ディープラーニングは、人工知能のアルゴリズムの中の1つで、機械学習と呼ばれる分野の技術です。ニューラルネットワークというアルゴリズムを進化させたものです。

なぜ、ディープラーニングは注目されてるの?

ディープラーニングがなぜ注目されているかというと、これまでの機械学習の能力を大幅にアップさせることがわかったからなんです。

機械学習のさまざまなアルゴリズムの性能は、毎年国際コンペがあり研究者たちが競っています。2012年の国際コンペで、ディープラーニングを用いたアルゴリズムは、他のアルゴリズムよりも格段によい成績を示して、専門家を驚かせました。

それ以来、ディープラーニングはさまざまなタスクでも有効であることが確認されました。たとえば、画像認識、画像生成、音声認識、自動運転、ゲームAIなどで、人間と同等かそれ以上の成績を出せることがわかっています。

このように、性能が大幅によくなったことが注目される原因の1つです。

ディープラーニングの力を象徴するもう1つのニュースとは?

検索エンジンでおなじみのGoogleが行った研究の話です。GoogleはYoutubeから膨大な数の画像を生成し、それらの画像をディープラーニングをつかって学習させるというものでした。

なんだ、それなら普通の機械学習と同じじゃないの?

と思われるかもしれません。

でもそうじゃないんです。

ディープラーニングにより学習させると、コンピュータは、膨大な画像の中から「自動的に」ネコの特徴をつかみ、「こういうものがネコである」という特徴を理解できることがわかりました。

なぜ驚きのニュースだったの?

それ以前の機械学習では、学習させるには、人間がコンピュータに、(たとえば画像の中から)「こういう特徴を調べてほしい」と、前もって教える必要がありました。

つまり、特徴は人間が考えて、それをコンピュータに与えないと学習が進みませんでした。

ところが「グーグルのネコ」の研究では、「人間が特徴を教えなくても」、ネコの特徴を「機械が自動的に理解」できることがわかったんです。つまり、機械が人間と同じように「概念を獲得する能力」がある、という片鱗を感じさせたわけです。

機械が自動的に概念を獲得できるとなると、人工知能の発展が加速度的に速まる可能性が出てきます。機械がより優秀な自己をつくったり、自分で自己増殖するようになることも可能だからです。そういった未来を(空想でなく)実際に想像させる結果だったので、このニュースが強烈だったわけです。

ディープラーニングによる人工知能脅威論

このニュース以後、機械が人間を超えるのではないか、機械が人間を支配する世の中がくるのではないか、など、人工知能に対する脅威論が聞かれるようになりました。

でも実際のところ、ディープラーニングは特定のタスクで人間と同等かそれ以上の力を示したに過ぎず、ディープラーニングが応用されにくい分野もあることがわかっています。(もちろん今のところですが)

 

というわけで、ディープラーニングが注目された理由は、

①、これまでの機械学習の性能を大幅に向上させた

②、概念を自動的に獲得できる可能性を示した

からだといえます。

 

必要以上に脅威に感じることなく、人類がよい方向に向かうように、いかにうまく使いこなしていくかが大事ではないかなぁなんてわたしは思っていますが、あなたはどう思いますか?

 

人工知能について、幅広く読みやすいものには、以下のものがございます。↓

  • 絵でわかるとの表記のように、非常にわかりやすい1冊。人工知能?なにそれ?って方でも、なるほどね~と納得できる良書です。↓
  • 人工知能の歴史から、ディープラーニングのすごさ、今後の世の中がどのように変わっていくかなど、ぜひ一読しておくべき1冊です。↓
  • 人工知能の社会への影響をサクッと学べる1冊です。↓
  • 人工知能のやさしい解説書。見開きで1トピックなので読みやすいです。↓
  • 脳の仕組みと人工知能開発の両方を学べる1冊です。↓

 

このほかに、以下の記事もございます。↓

 

将棋AIの第一人者が解説する人工知能「アルファ碁」と、深層学習・強化学習による人工知能の進化とは?

 

 

「ディープラーニング(深層学習)」の理論や応用を学び、「Python」フレームワークで実装したいあなた、こちらはいかがでしょうか【Pythonで体験する 深層学習】

 

「人工知能」のプログラミングを手を動かしながら学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【関数型オブジェクト指向AI プログラミング:Scala による人工知能の実装】

 

タイトルとURLをコピーしました