ディープラーニングとAI（人工知能）の違いを解説！

こんにちは、りかる(@recal.jp)です。

私は、普段Instagramやこのnoteを中心に、より豊かな生活に役立つ情報を毎日発信しています。

本記事では、QOL向上のため、新しいテクノロジー
（Web3 / NFT / メタバース / AR,VR / AI）などについてご紹介しています。

＜Web3について学ぼうとしたきっかけ＞
私のWeb3の入り口は、NFTの売買から始まりました。

NFTを売買していると、インターネットの発展と共に、誰もがクリエイターとして価値を生み出せる時代が到来してきたと感じています。

近年話題になっているブロックチェーン技術や、Web3.0の概念が普及してきたことにより、クリエイターがファンから直接報酬を受け取れる仕組みを形成できたり、ファンとのコミュニケーションがより密になるなど、さまざまな可能性が開かれ始めています。

インターネットが出た時もそうでしたが、世の中に新しいテクノロジーが生まれる時は、怪しいと思われて使われなかったりするものです。

いまWeb3は、そういう意味で「新しい時代の入り口」に立っている状況といえるかもしれません。

まずは「知らないことを知る・勉強する」ということから学びが深まります。

この記事ではWeb3について、初心者にも分かりやすく解説しています。

少しでも学びがあった、気づきがあったという方はスキ、フォローで応援よろしくお願いいたします。

Today's technology and web3?

「ディープラーニングと人工知能（AI）の違い」

毎日の生活でディープラーニングという文字をよく目にします。

AIで表される人工知能（アーティフィシャルインテリジェンス）、MLで表される機械学習（マシンラーニング）、そしてDLで表されるディープラーニング（深層学習）、この３つの区別が良く分からない、と感じる人が多いのも現状です。

まず、それぞれの技術の基本的な知識をご紹介します！

入門：ディープラーニングを理解しよう

AI：アーティフィシャルインテリジェンス／人工知能とは？

人工知能（英語ではAI: Artificial Intelligence）は、最も広義な意味合いがあり、機械学習やディープラーニングを内包する概念です。

人工知能は、「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と定義されています。

人工知能の研究は、イギリスの数学者 Alan Turing が先駆者だといわれており、1950年代ごろから始まりました。

人工知能研究の最終的な目標は、「人間と同じ程度に、世の中の目標を達成し、問題を解決できるコンピュータプログラムを作ること」と言われています。

ML：マシンラーニング／機械学習とは？

人工知能に内包される機械学習（英語ではML: Machine Learning）は、「データから規則性や判断基準を学習し、それに基づき未知のものを予測、判断する技術」です。

研究が始まった頃は、「学習する」という点に重きがおかれていましたが、現在では「学習に基づいて予測・判断する」点に注目されるようになっています。

「学習」という言葉から連想できるように、与えられたデータや繰返しの実行結果から、その事象の傾向やクセなどの特徴を学習し、それを次回以降に利用できるよう法則化・自動化する点が、機械学習の醍醐味と言えます。

1980年代より、機械学習の研究が活発化しています。

DL：ディープラーニング／深層学習とは？

人工知能に内包される機械学習、そして、この機械学習に内包されるのがディープラーニング（英語ではDL: Deep Learning）です。

ディープラーニングは、より基礎的で広範な機械学習の手法であるニューラルネットワーク（英語ではNN: Neural Network）という分析手法を拡張し、高精度の分析や活用を可能にした手法です。

ニューラルネットワークは、脳の神経回路の仕組みを模した分析モデルです。

入力層、中間層（隠れ層）、出力層という３つの層からなります。
中間層を2層以上に多層化したニューラルネットワークを、ディープラーニングといいます。
この中間層が複数あることで、より複雑で、高精度の認識が可能になりました。

2010年代より、ディープラーニングが、第三次AIブームを引き起こしています。

ディープラーニングと人工知能（AI）の違い

ディープラーニングの基本定義を確認したところで、人工知能との違いをみていきましょう。

ひとことで言うと、人工知能が総合的な概念や技術であるのに対して、ディープラーニングは、この人工知能を支えるひとつの手法であるということです。

それで、人工知能（AI）　＞　機械学習（ML）　＞　ディープラーニング（DL）という方式がなりたちます。

例えば人間は、果物を見たとき、「リンゴなのか、オレンジなのか」すぐに判断することができます。

これまで得た情報・経験（色などの見た目、味や感触など）を通して、推測し判断します。

この脳が行っている判断を概念としてコンピュータで模倣することが、人工知能です。

この判断を行うために、どうしても必要なものが情報・経験になります。

これらの情報・経験を学習する手法のひとつが機械学習であり、その中でも、人の脳に模した学習手法が、ディープラーニングになります。

ディープラーニングとニューラルネットワークの違い

ディープラーニングは、人の脳に模した学習手法のひとつです。
それに対して、ニューラルネットワークは、計算アルゴリズムのひとつです。

学習能力を持ち、必要とされる特徴データを、与えられるデータや情報に基づき自動形成することができます。

例えば、画像データを処理するにあたって、プログラミングによって判断する場合、「リンゴは赤い」「オレンジは橙色だ」などの特徴データを人間が指定する必要がありました。

しかし、ニューラルネットワークのアルゴリズムを用いるなら、特徴データを与える必要がありません。

大量の画像データを与えることで、コンピュータ自らが学習し、判断できるようになります。

ニューラルネットワークを用いた計算アルゴリズムは、人工知能では苦手とされていた画像認識や、音声認識などの処理に対して効果を発揮します。

次回の記事では、「ディープラーニングでできること」について解説していきますので、お楽しみに^^

(aismiley,techplay:参照)

最後に

いかがでしたでしょうか？

Web3とは簡単に言うと「ユーザー同士が、データを共有・管理するネットワーク」のことです。

正確には、ブロックチェーン技術によって実現する「分散型のインターネット」という意味で用いられる言葉です。

まだまだ課題の多い分野ですが、次世代のインターネット構造とも言われているので一緒に学びを深めていきましょう！

これからのインターネット時代を大きく変える可能性を秘めていますので、ぜひ仮想通貨・NFT・メタバースなど、身近に参加できるところからWeb3に触れてみてくださいね^^

What is ZEXAVERSE ?

私はWeb3業界を盛り上げようと、Web3のパイオニア ZEXAVERSE（ゼクサバース）のPRをしています。

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詳しくはこちらの記事にまとめていますので、ご覧ください。

ZEXAVERSE TOKYOでオリジナルメタバース空間や独自のNFT発行サービスが実体験できる国内最大級のメタバース＆NFT体験型店舗の記事なども書いています。

最後までお読みいただきありがとうございます。

これからも心の赴くままに、志高く生きたいと思います。

そして、関わってくださったすべての方に、感謝する気持ちを忘れず自分の人生を突き進みます。

また次の記事でお会いしましょう☺︎