日経クロストレンドとはログインお申し込み会員になると様々なサービスが利用できます。メンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、直接データを必要としない予測モデル「メタ学習」に関する論文を取り上げる。メタ学習とは、直接データを必要としない予測モデルのこと。最近注目を浴びている理由とは...(写真/Shutterstock)[画像のクリックで拡大表示]AI(人工知能)、特にディープラーニング(深層学習)の研究がここ数年で急速に発展する一方、「AIは幻滅期に入った」と今後の伸びしろに懐疑的な声も上がり始めている。今までのAI研究が否定されるわけではないとはいえ、私たちAIの研究に携わる者としては次のように感じてしまう。「製品化できたAIは氷山の一角であり、表面的でごく一部にすぎない」「高次元なディープラーニングの利用を考えれば現実的な応用の可能性がさらに見えてくるのに、それを知る人はほとんどいない」。客観的に見れば、AIを現在のシステムに代わるものとして取り入れたり、ハードウエアに制約がある形で実装したりするのには、ある程度限界がある。AIの使い道を直感的に感じられる人が多くないのは仕方ないのかもしれない。そもそも、ディープラーニングの将来に懐疑的になる大きな理由の一つとして、データがあればうまく予測したり変換したりできるが、結局データがないと何もできないという解釈がある。モデル」などのディープラーニングの技法が登場しているからだ。「メタ学習」という、直接データを必要としない予測モデルの研究も進んでいる。メタ学習は、異なる問題に知識を再利用する高次元的なディープラーニングの利用法だ。汎用的なAIを実現するために重要な研究として大きく注目されている。そこで今回は、このメタ学習について紹介したい。ディープラーニングは未知の状況下でも威力を発揮する昨今のAIブームは、ディープラーニングの登場が大きなブレークスルーとなった。Matsuo」と入力すればネイティブ発音で読み上げる、といったことが可能になった。これらはよく言われるディープラーニング技術の利用法だが、実際のタスクを考えると、例えば「迷子の猫を探してほしい」場合、探したい猫の画像は数えるほどしか手に入らないかもしれない。Matsuo」を英国の方言であるコックニーで言ってほしかったとしても、コックニーの発音データがあまり出回っていないかもしれない。「過酷な環境で重い荷物を運ぶ惑星探査ロボットがあったとして、未知の地表面環境でもうまく走れるようにしたい」のかもしれない。このように、現実的なタスクを想定してみると、データが十分に得られない場合がたくさんあることが分かる。未知の環境での走破が期待されるロボットのイメージ(提供/米NASA)[画像のクリックで拡大表示]このコンテンツは会員限定です。お申し込みをされますと続きをご覧いただけます。今すぐ会員登録お申し込み会員の方はこちらログイン日経クロストレンドの会員特典とは?有料会員になると全記事をお読みいただけるのはもちろん12000以上の先進事例を探せるデータベース2未来の出来事を把握し消費を予測「未来消費カレンダー」3日経トレンディ、日経デザイン最新号もデジタルで読める4スキルアップに役立つ最新動画セミナーほか、使えるサービスが盛りだくさんです。中心としたマシンラーニングコミュニティー「deeplearning.jp」では、最新論文の輪読会を毎週開催することによって、参加者間での知識や技術を共有している。本連載では、この輪読会の内容を一部抜粋してお伝えしたい。新型コロナ1人陽性タグランキングいま多く検索されているタグと、そのタグの人気記事です。1万人調査で分かった脱現金の進捗度もっと見るマーケ担当が読むランキング企画・調査・マーケティング担当者が読んだ人気記事です。LINEが急先鋒もっと見るマイページフォローしたタグ・連載・著者の最新記事を一覧できます。最先端AI「メタ学習」がスゴいこのコンテンツは会員限定です。お申し込みをされますと続きをご覧いただけます。今すぐ会員登録お申し込み会員の方はこちらログイン日経クロストレンドの会員特典とは?このコンテンツは有料会員限定です。お申し込みをされますと続きをご覧いただけます。今すぐ会員登録お申し込み会員の方はこちらログイン日経クロストレンドの会員特典とは?このコンテンツはセミナー・プラス会員限定です。お申し込みをされますと続きをご覧いただけます。