AIによるディープラーニングとヒトの学習の違い

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自ら学んで答えを導き出すことから、ヒトの脳を模倣した存在として語られることもある「ディープラーニング」。確かに、ヒトの学習方法と似ているとはいわれていますが、当然ながら全く同じではありません。今回はAIによるディープラーニングとヒトの学習の違いについて解説していきます。

 

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でしょうか?

「耳にしたことはあるけれど具体的にはどのような事なのか分からない」「何となく人工知能関連であることは分かる」という人の方が多いのかもしれません。

ディープラーニングとは、一言で言えば「人工知能の技術の一つ」です。人工知能といっても非常に豊富なアルゴリズムが存在し、そして性能にも大きな差が存在します。

ディープラーニングは、そんな人工知能の中でも複雑な処理を得意とする要素です。一段階目の学習をしたら次の段階にすすむ、これを複数回繰り返すことで、より正確な答えが出せるようになる仕組みです。従来はニューラルネットワークと呼ばれる「入力層、中間層、出力層」からなる仕組みでした。ニューラルネットワークとはそもそも、ヒトの脳内にある神経細胞「ニューロン」を模してつくられた仕組みです。

このうちの中間層を多層化することで、より正解に近い答えが出せるようになったのが、ディープラーニングです。

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これにより、画像や音声、動画の認識、自然言語処理などに関する精度や処理能力などを向上させることに繋がるのです。

 

ディープラーニングとヒトの知識の獲得

ディープラーニングが正しい行動を起こすには「データ」の存在が必要不可欠。ただプログラムを組み込むのではなく、膨大なデータを元に、人工知能自らに学習をさせるというのがディープラーニング(深層学習)の大事な要素なのです。

例えば、食品の画像を大量に見せた後で1枚の画像を提示し「これは何の食品の画像なのか」を判断させます。従来のニューラルネットワークでは実現できなかった画像の色、形、特徴などを、事前に与えられたデータから正解を予測し、正しい答えを導き出すことができる、というものです。

一方ヒトの学習方法も、実はディープラーニングと非常に似ている部分があります。ヒトは、過去の経験や教育などで得た知識をもとに、正解を予測したり、自ら行動を起こします。

獲得した知識が多ければ多いほど正しい答えにたどり着きやすいため、与えられたデータ量によって性能のレベルが異なるディープラーニングと似ている部分があるのです。

しかし、ヒトは「報酬」で学習をすることもあります。例えばバスケットボールの練習で「今のシュートは良い感じだった」と、まぐれで得点できることがありますね。この場合は「良いシュートにより得点が入る」という報酬を得るために、「良いシュート」を繰り返し行えるよう、学習していくのです。「また得点を入れたいからさっきのフォームをもう一度試してみよう」と繰り返しているうちに、「良いシュート」を習得していきます。そこには「良いシュートをすると気分が良い」という感情もあります。

ディープラーニングとヒトの学習には、このような違いがあります。

 

ディープラーニングの弱点

今後さらに活躍することが予想される「ディープラーニング」ですが、大きな課題があります。それが「大量のデータが必要である」ということです。

ディープラーニングはデータをもとに答えを導き出す技術なので、データ量が不足していると、深く学習することが難しくなります。すると、正しい答えを導き出すことが難しくなってしまいます。

画像、動画、音声、言語など、扱う分野が多ければ多いほど、必要なデータ量も増えていきますし、さらにその分計算量も膨大になります。

とはいえ、近年はIT技術の導入が進み、様々な分野、様々なシーンでデジタル的な情報=データを利用することが増えたため、膨大なデータを収集しやすくなりました。実際に、すでに実用レベルへと確実に近づいています。

 

まとめ

進化したIT技術と、その利用者が一気に増えたことによって、今後さらに膨大なデータを集めやすくなることが見込まれます。そして、ディープラーニングは、より実用性の高い存在になっていくことでしょう。

ヒトの脳に近づきつつあるディープラーニングが今後どこまで研究が進むのか、期待が高まりますね。

 

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