AIに火をつけたディープラーニングってなんだ？

現在人工知能に関する関心が急激に高まっているが、過去記事にもあるように、１９７０年代後に一度そのブームは去っている。AIへの限界を人々が感じたのだ。当時のAIはかなり限られたルールの下でしか動くことができなかった。

この状況を打破したのがディープラーニング＝深層学習なのだが、一体どのようなものなのだろうか？

人間同様の機械学習！？

人間が経験を積んで学習するのと同じように、人工知能がデータを経験として、自分で学習しそれ以降の判断をできるようになった。

驚異の画像認識力

2012年のLarge Scare Visual Rrecognition Challenge という画像認識の大会でディープラーニングを利用したチームが２位に圧倒的大差をつけて優勝した。

階層的処理の実現

出力層と入力層だけでないいくつもの階層における特徴の把握を組み合わせることでより正確な処理が可能になった。

実は今までもこの試みは行われてきたのだが、３層以上にすると正確さが失われていた。

そこで生まれたのが自己符号化機。出力層と入力層のどちらにも正解例をあらかじめ入力しておくことによりその間の隠れ層での処理を自ら学習できるようになった。

特徴量の把握

圧縮された特徴量（例えば猫はこのような輪郭だとか）を求めることができ、人間と同じ方法による認識が可能となった。

ディープラーニングで広がる可能性

ディープラーニングによるをきっかけとして人工知能への注目が集まっている。今はまだ画像処理が高い次元でできるレベルにとどまっているレベルだが、音声や動画を対象とした機械学習が可能となるのも時間の問題だろう。それらによってロボット技術が進化し、ITをはじめとして建築・医療・教育などあらゆる分野が発展していくことだろう。