AIディープラーニング機械学習AIと聞いて想像することどうも初めまして、イモです。Fabeeeに転職してあっという間に半年が過ぎました。狭い範囲の業務に携わっておりました。今回、冒険の気持ちで(怒られるかな。)今までと異なる分野に飛び込んでいきました。いろんな分野の中でも、更に特殊なAIに携わる企業へ常駐させていただくこととなりました。同じIT業界といっても分野によって全く違う知識が必要な事もあり、改めてIT業界とは深い世界だな。感じているところでございます。Intelligence)」並びに「人工知能」と聞いてどんな世界を想像するでしょうか?鉄腕アトム?ドラえもん?ロボット?正直いうと、私はこの世界を知るまで漠然と「なんでもやってくれるお助けロボット」というイメージでした。いうロボットと共存する世界がいつか来るのだろうと、近いような遠いそんな未来を想像していました。いった技術や自動運転技術もAIの一部となります。気づかないところで既にAIが世の中に溢れているのです。使った画像認識や音声認識といったものがでてきたのです。これから説明するのは第三次AIブームと言われる現在に注目されている「汎用人工知能」についてです。これが、いわゆる鉄腕アトムやドラえもんなどに近いものになるかと思います。普及などが挙げられます。この技術により、画像や映像から情報を抽出したり、音楽や文字の生成などが可能となっています。今までのブームでは、与えられた知識を取り出してくることしかできませんでした。AIが目指すべきところは、「自ら学習し、推測する」ことです。それを可能にする技術がディープラーニングであるといえます。ディープラーニングがこれからの人工知能の発展に大きく関わってくることは間違いないでしょう。与えられたデータ(問題)を基にプログラム自身が学習する仕組みになっており、大まかに三つに分類することができます。「教師あり学習」は問題となるデータと問題の正解データのセットを与えることによって学習する仕組みです。過去のデータから未来を予測する回帰と画像に何が写っているかなど判別をする分類を行うことができます。「教師なし学習」は、正解データを必要としない学習方法です。与えられたデータの傾向を分析することができるクラスタリングなどがあります。与えられた問題に対してAIが試行錯誤をすることにより、問題を解決する行動を学習します。AlphaGo(アルファ碁)という強化学習を用いて開発された囲碁AIは世界で活躍するプロ棋士を倒して話題となりました。ディープラーニングとは、ニューラルネットワーク*の隠れ層をたくさん増やしたモデルです。隠れ層の数を増やすことにより、複雑なデータの学習を可能にしています。*ニューラルネットワーク:入力となるデータを入れる入力層、入力層から流れてくる重みを処理する隠れ層(または中間層)、結果を出力する出力層で構成されるモデルこの様な機械学習や深層学習を繰り返す事によって、AIが学習していき知能の肉付けがされていきます。注目したいのは、実現に向けた課題の洗い出しの必要性についてです。個人的にAIの存在意義は「人を助ける(作業処理の正確性や利便性)」というところにあると感じております。上で述べた様なAIの仕組みを聞いてもパッと自分の生活に結びつかないかも知れません。日頃、こうだったらいいな。これがもう少し便利になればな。いうアイデアこそがAIの原石と考えます。それを実現するための道具と考えればもう少しみじかに感じれるのではないでしょうか。まとめ今回、少し簡単に説明しましたが、AIロボットなどを実現するには、トライアンドエラーの繰り返しで、学習が必要という事が大切となります。前までは先進国と言われていた日本も、今や急成長した他アジア・米国に様々な技術力が越されつつあります。AI分野においても同じ事が言え、今のところAI市場が日本では弱く、AI商品の競合相手がアメリカだったり、中国だったり、GAFAだったりと、日本でのAI取り組みがまだまだ弱いと感じています。ここで分かりやすく競合といっておりますが、将来的には協業する可能性があったりとわくわくする未来がたくさんあると思います。個人の見解としては、完璧な製品を求めるあまりに日本は完璧なロボットの完成の待ち状態にあると感じております。私も以前までは待ちわびている人間の一人でしたが、AI業界に携わり、内容を知れば知るほど情報を貯める事・学習を繰り返す事が未来の世界を広げる近道だと知りました。海外の様に積極的に未完成データーからトライアンドエラーを繰り返しながら一緒に作り上げていく企業が増える事を願っております。根本にある「世界を豊かにする」事で楽しいわくわくする未来が来る事を願っております。これを機会に少しでもAIに関心を持ってもらえると嬉しいです。関する基本方針プライバシーポリシ。