人工知能（AI）とは　～ディープラーニング編～ #グランバレイ

１．はじめに

皆様こんにちは。
グランバレイ社員兼釣りビギナーのJim2@GVです。

今回は“人工知能とは”を紹介するシリーズ第２弾。
ディープラーニング編です。

最近何かと話題のディープラーニングについて、「ディープラーニングとはこんなものだよ」を“ざっくり”お伝えしようと思います。

初級者向けの内容となっているため、公式やモデルの実装については触れていません。

「ディープラーニングって最近よく聞くけど一体何なの？」
「ディープラーニングってどんなものなのか知りたい！」
という方はぜひこの記事を読んでいってください。

きっと、ディープラーニングがどのようなものなのかが“ざっくり”と理解できるはずです。

２．ディープラーニングとは

そもそもディープラーニングとは何なのか。
言葉はよく聞きますが、その実態はいまいちイメージが沸きませんよね。

この項では「ディープラーニングがそもそもどういったものなのか」を紹介していきます。


① 人工知能研究におけるディープラーニング

“ディープラーニングとはいったいどこの誰なのか”
これが分からなければ、ディープラーニングに何ができるのかという話をされてもなかなかピンときませんよね。

そこで、ディープラーニングの内容を説明する前に、まずは人工知能研究におけるディープラーニングの立ち位置について説明します。
この図を見てください。

ディープラーニングの部分はオレンジ色にしてみました。
人工知能の中に機械学習、そのさらに中にディープラーニングがありますよね。

”人工知能”研究のひとつの分野として”機械学習”があり、”ディープラーニング”は機械学習を行う上での手法（アルゴリズム）のひとつなんですね。

② ディープラーニングの歴史

ディープラーニングが表舞台に出てきたのは2000年代のことですが、その基礎となっているニューラルネットワークという概念自体は1943年には存在していたそうです。

このニューラルネットワークとは、脳のニューロン（神経細胞）をマシン上で再現しようと考えられた機械学習の手法です。
ニューラルネットワークは、よくこのような図で表現されます。

丸い部分がニューロンの細胞体、線が軸索を表しています。

そして、このニューラルネットワークをたくさん組み合わせることで、「ニューロンがいくつもつながった状態≒人間の脳の神経伝達」を再現しようと考えられたのがディープラーニング（ディープニューラルネットワーク）なのです。

なぜ概念が生まれてから実用に至るまで、これほどの時間がかかったのかは、人工知能の歴史編にも書いていましたが、

・システムを動かすマシンが学習させるための計算に耐えられない
・学習させるためのデータが集められない

などの問題が解決できなかったからでした。

ディープラーニングはニューラルネットワークをいくつもいくつも重ねることで、より人間の脳に近づけようという手法です。
より複雑な学習をさせるにはたくさん重ねる必要がありましたが、重ねれば重ねるほど、必要な計算量は増えてしまいます。

この膨大な計算量にやっと耐えられるようになったので、ディープラーニングが表舞台に立つことができるようになったんですね。

ちなみに、2012年の『猫について人間が教えることなく、コンピュータが大量の画像から猫を学習した』という Googleの研究成果（Googleの猫）に使用されたディープラーニングでは、ニューラルネットワークを100億個、コンピュータを1000台も使ったそうです。

マシンに学習をさせるのって、大変ですね・・・。

３．ディープラーニングにできること

ディープラーニングがどこの誰なのかをお伝えしてきましたが、それではディープラーニングという技術には一体何ができるのでしょうか。

ディープラーニングにできることをざっくりと文字にすると
「システムが自動でデータの特徴を定義することができる」
となります。

一体どういうことなのか、文字だけだと分かりづらいのでイラストにしてみました！

これは、「システムが自動で“画像データ”の特徴を定義する」例です。

「ネコ」とはどういう見た目なのかをシステムに教えなくとも、与えられた「ネコ」の画像をたくさん見ることで、システムが「ネコ」とはどのような見た目なのかを自分で学習するのです。

システムが自動でネコの特徴を見つけ出すんですね。

人工知能の歴史編において触れていますが、第2次人工知能ブームではシステムに人間の知識をインプットしようとしましたが、あまりに膨大で人の手では困難でした。

ディープラーニングの技術がもっと発展すれば、この問題が解決できるかもしれませんね！

４．ディープラーニングの身近な活用例

ディープラーニングを利用したことで発展した技術にはその他にも色々なものがあります。
ここではメジャーなものをお伝えします。

・画像認識の分野
　　イラストの例もこの画像認識にあたります。
　　顔認証や、今話題の自動運転にも画像認識が使われています。

Toshiba Clip | 自動運転を支えるAI ～画像認識プロセッサ「Visconti™」～

・自然言語処理の分野
　　Google翻訳などの自動翻訳にも使われています。
　　一時期よりも精度がかなり良くなりましたよね。

・音声認識の分野
　　iPhoneのSiriや、スマートスピーカーなどにも使われています。
　　読み取った音声データをテキストに変換したりする技術です。
　　音声から感情を読み取る技術も開発されているそうです。

どうでしょう？
意外なものがありましたか？

日々何気なく利用しているものも、ディープラーニングのおかげで発展していたんですね！

５．まとめ

今回はディープラーニングをざっくり説明してみましたが、いかがでしたでしょうか？

今回の記事が皆さんのお役にたてればうれしいです。
最後までお読みいただきありがとうございました！


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