実は少し違う、人工知能&機械学習&ディープラーニング

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近年、世界中で注目を集め続けている人工知能。数年前を比較すると性能が向上していることは素人の目にも明らかです。そんな人工知能とともに「機械学習」や「ディープラーニング」といった単語も目にするようになりました。いずれも人工知能の要素を持つ存在ですが、実際にそれぞれどのような違いがあるのかを知らない人は少なくありません。一体、それぞれどのような特徴があるのでしょうか。

 

「人工知能」がスタート地点だった

私たちにはもう馴染み深い単語でもある「人工知能」や「AI」。人間の思考パターンを機械に組み込んだり、人間の知能に匹敵する機械を創造したり、など数多くの研究所で研究・開発が重ねられています。

本記事で紹介する機械学習やディープラーニングを生み出すきっかけでもあり、これらを括った幅広い枠組みであるのが人工知能です。

非常に歴史を持つ存在で、数十年という研究期間を経ています。この研究期間において誕生したアルゴリズムが次で解説する「機械学習」「ディープラーニング」です。

人工知能は、近年突然話題になったので「新しい存在」として認識されがちですが、実は長い研究期間を費やし、やっと人々の話題の中心的な存在になったのです。

 

機械学習とディープラーニング

人工知能と同時に話題に上がることが多い機械学習とディープラーニング。実はこれらはどちらも人工知能という広い枠組みの中のアルゴリズムの一つに過ぎません。それぞれ別の存在、もしくはそれぞれの表現方法の違いとして把握している人もいますが、それは間違いです。

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人工知能という大きな枠組みの中に「機械学習」があり、そこからさらに進化したのが「ディープラーニング」であると考えると、分かりやすいでしょう。機械学習とディープラーニングにはそれぞれ「性能の違い」「機械へのアプローチの違い」「特徴の違い」などがあります。

機械学習は主に「人間の手によって教えられる」ことで、正しい結果を導き出す仕組みです。例えば、みかんとりんごの写真を見せたときに「みかんを判別しなさい」といった指示を与えたとします。人間が事前に「みかんの色はオレンジ色」と答えを与えることで、色に着目した機械がオレンジ色を認識して判別することになります。これを反復していくことによって機械が徐々に学習していきます。

これは、人間によるコーディングが必要になるだけでなく、学習して判断するというアルゴリズムそのものも人間が開発していたのです。

一方のディープラーニングは、事前に大量のデータを機械に与えておきます。これにより、機械が自ら与えられたデータをもとにみかんとりんごの特徴について学習し、どの点に着目して判別すれば良いのかを自ら学習するのです。例えば「色」のほかにも「形」「質感」「成分」など、みかんとりんごを判別するための着目点を自分で判断するようになります。

ディープラーニングはニューラル・ネットワークを進化させたモデルで、かつては今ほど性能が良くなかったため実用が難しいとして課題が多いとされていました。しかし、近年急激に研究が進み性能が向上したことから、現在ではビジネスシーンでの利用も増えてきました。

 

今最も期待を集めているディープラーニング

自ら学習し、自ら性能を向上していくディープラーニング。人工知能の研究を勢いづけた存在でもあり、世界中から大きな期待が寄せられています。

ディープラーニングはより人間の知能に近づき、ゆくゆくは人間の知能をも超えるとまで言われていて、その進化は私たちが予想している時間よりも早く実現されてきています。ビジネスシーンはもちろんのこと、私たちの生活にも欠かせない存在になるのは、そう遠くない未来かもしれません

 

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