分12さて,今回から具体的な手法について見ていきましょう。この連載のテーマは「ビジネスは変わるのか」なので,あくまでビジネスに活用できる,という視点で見ていきます。ディープラーニングとは何か?まずは,やはり前回でも触れた,ブームの発端となったディープラーニングを取り上げないわけにはいかないでしょう。現在でもブームの中核をなしている大きな要素の1つです。ところが困ったことに,現在のところビジネスを変えるという意味ではディープラーニングのインパクトというのはさして大きくありません。これはあくまで「現在のところ」であり,今後どうなるかは未知数ですが,とはいえまだその道筋もあまり見えていないというのが正直なところです。ディープラーニングが騒がれる理由ではなんでそんな騒がれるのかというと,いくつかの理由があります。1つ目は,ディープラーニングそれそのものは,大きな進歩があったのは事実だからです。画像認識においては,大きな成果がありました。現在のところそんなにビジネスでの活用できるポイントがないというだけです。2つ目は,このブームを恣意的に盛り上げたい人たちがいるからです。その中には,よくわかっていて盛り上げたい人たちと,よくわかっていないけど盛り上げたい人たちの両方がいます。わかっていて盛り上げたい人たちというのは,「⁠そんなにビジネスに活用できないのはわかってるけど,ブームがしぼまないでほしいから活用できそうということにしておこう」というスタンスです。研究者や一部の経営者ですね。わかっていないけど盛り上げたい人たちというのは,「⁠なんかすごそうだ!」という感じです(笑)記者や一部の経営者です(爆⁠)⁠。ちなみに,この分類だと記者は全員よくわかっていないほうに分類されているように見えますが,そんなことはありません。わかっている記者は,別に恣意的にブームを盛り上げようとはしないだけです。簡単にディープラーニングの基礎からそれはさておき,ディープラーニングの中身について見てみましょう。いっても,以前とは違ってだいぶディープラーニングの解説記事も増えてきたので,さらっと流します。「⁠ディープラーニングの定義」という意味では,多層ニューラルネットワークですが,ディープラーニング=多層ニューラルネットワークではありません。何かというと「多層ニューラルネットワークのうまくいく方法」というのが,正確なところです。歴史的経緯についても流しますが,ニューラルネットワークを多層にすれば良い→そう簡単ではない→うまくいく方法を見つけた=ディープラーニングということです。ポール・グラハムによる,ベイズ分類器を使ったスパムフィルタのようなものと捉えるとわかりやすいでしょうか。ベイジアンスパムフィルタは確かにベイズ分類器を使っていますが,その重要な部分はベイズ分類器という中核を成す理論だけではなく,どうやって単語を抜き出すか,いくつ抜き出すか,判定閾値をいくつにするか,などの「スパムのフィルタリングに対してベイズ分類器をどう使うか」という職人技的な部分も,同じく重要です。同様に,ディープラーニングも多層ニューラルネットワークを(特定のデータに対して)うまく使えるようにした,という部分が非常に重要なのです。特定のデータに対して,という部分もまた重要で,どんなデータも自在に処理できるような人工知能というものはありません。画像に対して,音声に対して,自然言語に対して,それぞれその最適な仕組みは異なります。その最適な仕組みを見つけるのは人間です。機械学習の最適な仕組みを見つけるのは人間ちなみに,この「最適な仕組みを見つけるのは人間」というのが,機械学習の本質の1つです。ディープラーニングからは話が少し逸れますが,重要な部分なので解説します。人間がデータを処理する。一定のルールを作成し,機械がデータを処理する。一定の仕組みを作成し,機械がルールを作成できるようにして,機械がデータを処理する例)スパムフィルタ,画像認識などこの第3段階がいわゆる「機械学習」です。第2段階では,機械がどう処理するかのルール自体を人間が作っています。「バイアグラ」とあったらスパムと判定する,などです。これは人間による指示であり,機械による学習という要素が入っていません。第3段階では,どういう単語があるとスパムなのかを,機械自体が判断し,かつ学習していきます。第2段階と比べて,第3段階の仕組みを作るのは,難易度が非常に高いと言えます。現状は,その,難易度が高い部分を人間が負っています。画像ならCNN,自然言語ならRNN,関数は...,パラメータは...,閾値は...,などです。別の言い方をすれば,第2段階では値も関数も人間が決めるのが,第3段階では値は機械が決めて関数は人間が決める,とも言えます。関数の振る舞いを決める値は人間が決めるので,正確ではない部分もあります。この第3段階の先にあるのはなんでしょうか。機械が仕組みを作成し,機械がルールを作成し,機械がデータを処理する。このようになるでしょう。ここまでくれば,これはもう「人工知能である」と言えますす。私は,個人的には,第3段階は人工知能というより機械学習というほうがしっくりきます。ちなみに今,この第3段階と第4段階は,弱いAI,強いAIという呼ばれ方をするケースも増えてきましたが,「⁠弱いAI,強いAI」ではなく,「⁠機械学習」と「人工知能」で良いのではないかと思います。今,第3段階も人工知能と呼ぶ場合が見られます。これは,前述したように恣意的に盛り上げたい人たちがいるからではないでしょうか。わかっていて騒ぐ人はともかく,わかってなくて騒ぐ人は,この表現の混乱?によって「人工知能は人間を支配する」というような幻想を抱きます。ちなみにそんな可能性は今のところまったくありません。アスキー,So-netなどでネットワーク,サーバエンジニアを経験。ライブドア(現LINE)のデータホテルを構築・運営の後,海外にてVoIPベンチャーを創業。ZETA株式会社)を設立,代表取締役就任(現任)。ECソリューションの「ZERO-ZONE」シリーズとして検索エンジンやレコメンドエンジンを開発,販売している。2019」を開催しました。DAY1・DAY2の様子を注目セッションとともにお伝えします。LINEのエンジニア3名がイベントに先駆けて見どころを紹介します。コードの安全性・安定性を高める開発サイクル~テスト管理の効率を上げ,脆弱性診断を自動で行う~本連載では,連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」を受けつつ,安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。若者世代から圧倒的な人気を誇るライブ配信&動画投稿コミュニティアプリ「MixChannel」(ミクチャ)の裏側(レコメンドシステムやサーバサイド開発など)について解説していきます。その他の連載CSS3アニメーションでつくるインターフェイス表現CSS3によるアニメーション表現を紹介していきます。その中でも,幅広い読者に応用してもらえるだろうインターフェイスを主なお題とします。MySQL道普請便り本連載では,MySQLを使ったアプリ開発・運用に関するノウハウをご紹介していきます。RecipeUbuntuの強力なデスクトップ機能を活用するための,いろいろなレシピをお届けします。JavaScriptセキュリティの基礎知識JavaScriptに関するセキュリティ上の問題はどこで発生し,どうすれば防ぐことができるのか?について解説していきます。〜システムをきちんと運用するための基礎知識システムは「作って終わり」ではなく,運用の中でさまざまな問題が発生します。問題の発生に備えて事前にどのような対応をしておくべきなのか,問題発生時に何をしなければならないのか,ポイントを解説していきます。きたみりゅうじの聞かせて珍プレーソフトウェア開発の現場で体験したトホホな失敗,思わずうなる珍プレーをきたみりゅうじ氏が四コママンガで紹介。Linuxのメンテナンスの傍ら,Linuxやオープンソースソフトと日々を過ごす著者が,その魅力とつきあい方を,エッセイ風味でお届けします。PRESS特別編集部員,さわやか笑顔のスーパーハカーはまちちゃんとネット大好き14歳わかばちゃんが,毎号,読者の皆さんから寄せられたおたよりを紹介します。皆さんの日頃の悩みにも答えちゃいますよ。]メールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。