人工知能(AI)技術でよく聞くディープラーニングとは?

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、コンピューターによる機械学習で、コンピューター自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ、より正確で効率的な判断を実現させる技術・手法です。

AIとディープラーニング

「AI(人工知能)」と「ディープラーニング(深層学習)」の基本的な概念をご紹介します。まず押さえておくべきことは、「AI(人工知能)」は総合的な概念と技術であり、
「ディープラーニング(深層学習)」はAI(人工知能1)を支える手法のひとつとなります。

AIとディープラーニング、機械学習の関係

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>Deep Learning」という構造になっています。
どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。
Deep Learning自体がAIというわけではなく、人工知能の要素技術の1つという位置付けです。

参照:LeapMind BLOG

ディープラーニングの仕組み

人間の場合は果物を見た際、それがリンゴなのかイチゴなのかを瞬間的に判断しています。
それは目や耳から情報を得た後に、過去の経験や知識と照合させて「食べ物であること」や「果物の種類」を推測するという脳のメカニズムが働くことで実現しています。

AIも人間の脳のメカニズムと基本的な概念は同じで、推測という作業をコンピューターが模倣します。
しかし人工知能であっても人間と同様に経験や知識を持ち合わせていなければ推測を行えず、正しい判断を導き出すことはできません。

そこで求められるのがAIの学習です。
人間が勉強をして知識を蓄えるのと同じように、人工知能も機械学習を行って判断に必要な決まりや法則などを学んでいきます。
この機械学習の中でも人間の学習により近いのがディープラーニング、日本語で深層学習と呼ばれる手法です。

ディープラーニングはニューラルネットワークという、人間の神経細胞システムを模した技術が基礎となっています。多層なニューラルネットワークによって、
データ内の情報を深い層まで緻密に学習することができます。
画像や文字、音声などの情報を大量に入力することにより、それぞれが持つ特徴を各層で自主的に学び、膨大な量の経験や知識を得ることが可能となります。

従来の機械学習は大量のデータの中から関連性と規則性を導き出して予測や判断を行っていましたが、「形状や色に着目」のように特徴量は人間が指示しなければいけませんでした。
ところがディープラーニングはAI自らが特徴量を考えて決定するため、人間が指示をしなくても勝手に学習を積み重ねていってくれるのです。

課題

ディープラーニングの注目度は高まるばかりですが、そこにはもちろん課題もあります。
ひとつはデータの問題です。そもそもデータが大量になければ特徴量を見つけ出し、判断することができません。
もう一つは何か問題が起こった場合、その原因を見つけることが困難であるということです。
自ら膨大なデータを学習し、自律的に答えを導き出すという特性上、その思考プロセスが人間にはわからないため原因究明に至らず、企業リスクに直結するしうる課題となります。

適用分野

ディープラーニングにより発展した人工知能は、すでに自動運転車において重要なカギを握る存在となっています。電柱と人間の違いを区別したり、
停止標識の認識といった技術はすべてディープラーニングが実現可能にしたと言っても過言ではありません。

さらにディープラーニングは様々な分野での活躍も期待されています。医療分野では自動で正確にがん細胞を発見したり、エレクトロニクス分野では音声を自動で翻訳したりと、
より複雑で高度な働きができるようになっています。今後も凄まじい速度で進化していくことが予想されており、
IT分野以外にも教育や農業、製造業などあらゆる業種で活用されるようになるでしょう。

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