ディープラーニングはAIでは欠かせない用語で、今のAIが進化した技術でもあります。
ディープラーニングの意味を子供でも分かりやすく、解説しました。
これを読めば、新たな一歩が踏み出せるかも！
ディープラーニングとは？
ディープラーニングとは、AIを進化させるために、AIに自ら学習させる方法のこと。
日本語名では「深層学習」と呼ばれます。
- ディープ＝深い層まで
- ラーニング＝学習する
という意味で、情報の特徴を分類します。
AIが進化してきた方法として
- 機械学習
- ディープラーニング
- 強化学習
とあります。
これは、AIの歴史に紐づくのですが
最初に機械学習をAIに覚えこませたが、まだまだ完全ではなかった
↓
もっと深くAIに学習させるために、深い情報を精密に分析するために「ディープラーニング」を開発した
というイメージです。
更に詳しく説明しますね。
機械学習は、今まで人間が人工知能に知識を手入力で行ってきたことを、AIが自分でインターネット上の情報を元に知識をインプットしていく方法です。
機械学習について分かりやすい解説はこちら
機械学習は、今までのAIを歴史を振り返ると、それだけでも画期的な方法ではありましたが、それでも充分ではありませんでした。
そして、その次に発展したのがディープラーニング。
- 深く情報をつかみ
- 特徴をより明確にし
- 大事な情報を取り出す
という機械学習よりもはるかに精密に、的確に情報をまとめたものがディープラーニングです。
これは「ニュートロン」という、人間にある脳神経細胞を元に開発された方法で、ニュートロンネットワークとも言います。
人間や動物の脳は、たくさんのニュートロンで出来ています。
例えば「5」という数字。
これを手書きで書くと、人によって少しいがんでしまったり、違う数字に見えたりします。
それをディープラーニングでは、細かく分析して、特徴をつかみます。
ニューラルネットワークにある【入力層】で、まず5という数字を認識します。
更に奥にある【中間層】で、5という数字の特徴を分析し、まとめます。
一番奥にある【出力層】で「この文字は何と書いてあるか」を決定して出力します。
流れとしてはこうです。
- 最初の入り口→入力層
- 入力層の奥→中間層
- 中間層の奥→出力層
イメージはこんな感じ。
左の矢印から右の丸に進むと、入力層です。
そこで先ほどの例で言うと「5」という数字を認識します。
次に1個右に進むと中間層。
中間層では「5」という数字の特徴を大量に集めます。
大量に集めたら、大事な情報だけを取り出して、特徴を分類してまとめます。
この中間層は何層にも分かれており、ここでより重要な情報を集めることで、間違った情報は排除できます。
一番右の〇に進みます。
そこが出力層です。
出力層では、中間層でまとめた情報で決定したことを出力します。
要は「答えを出す」というイメージです。
先ほどの「5」からの答えとしては…
なんと「3」と判断されることもあるようです。
「5」と「3」は似ているそうで、判断を誤ってしまうこともあるのだとか。
その場合は、更に学習を続けます。
このような仕組みの中で、ディープラーニングはどんどん学習することで、精度があがるだけでなく、ミスも激減できるようになりました。
もう一度、おさらいしますね。
- 膨大なデータをコンピューター自身が読み込み
- データにどんな特徴があるか
を自分で判断し、設定する
これがディープラーニングです。
ディープラーニングで活用されている代表的なものは？
翻訳機能です。
翻訳が実用化されるのは、まだまだ先のことだと言われていましたが、ディープラーニングの効果で、翻訳システムの精度が上がりました。
また、インターネットの検索機能も、コンピューターが一瞬で、検索したキーワードに対しての適切な答えを探し出し、表示します。
- 囲碁や将棋の対戦ソフト
- 音声認識システム
などもディープラーニングのおかげです。
ちなみに、ディープラーニングはかなり画期的な技術ではあるものの、まだまだ発展途上の技術。
他にも【強化学習】という手法もあります。
様々な学習方法で進化を遂げたAI。
今後もますます発展していくでしょう。
ディープラーニングの活躍まとめ
2012年に世界で開催された画像認識の大会で、トロント大学の研究グループが開発した「スーパービジョン（SuperVision）」というAIが、ディープラーニングの技術を使って優勝。
この時、他のチームよりもダントツの実力だったとのこと。
同じ2012年には、グーグルがディープラーニングを使って、AIにYouTubeで画像を見せ続けたら、猫の画像を猫と認識できるようになったとの実績もあります。
AIの長い歴史の中で、ディープラーニングが発展したおかげで一気に人工知能の精度が上がりました。
この先もますますAIから目が離せません。
コメント