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AIの進化を支えるディープラーニング


AIは、Artificial Intelligenceの略で、日本語にすると人工知能と訳されます。人間の知能のような機能を備えたコンピューターシステムといったニュアンスになるでしょう。つまり、コンピューターによる知的な情報処理を可能にするのがAIと言えます。一方、ディープラーニングは、深層学習とも呼ばれるAI実現のための手法で、AIの発展とともに利用が進んでいます。

 

 

ディープラーニングはAIの手法であり、機械学習の1分野

 

AIを実現するための構成要素に機械学習の分野があり、そのうちの一つの分野がディープラーニングという関係です。実は、ディープラーニングは、以前から存在していましたが、実現には高性能なコンピューターが必要でした。近年、コンピューター性能が飛躍的に向上したことで、ディープラーニングの利用が進み、AIを支える技術の一つになりました。

普通の機械は、人間が記述したプログラムで動作し、入力されたデータに対する答えを出力します。また、人間が書いたプログラムで動作する種類のAIも多数あります。機械が自ら学ぶので機械学習と呼ばれますが、ではどうやって人間の学習能力のような機能をコンピューターで実現するのでしょうか。

機械学習の基本は、アルゴリズムを使って設計したうえで、コンピューターに大量のデータを与え、データの関連性を学習させることです。アルゴリズムには、特定の事象に関するデータを解析するための手法が使われます。コンピューターは膨大に蓄積したデータをもとに、判断や推論を行います。

 

 

ニューラルネットワークを多層構造にしたディープラーニング

 

アルゴリズムに多層構造のニューラルネットワークを用いたのがディープラーニングです。ニューラルネットワークは、脳神経回路の情報伝達をイメージするような仕組みのコンピューター機能で、数学モデルやソフトウェアを指します。多数のニューラルネットワークを用いることで、学習能力が向上し、高度な判断や推論が可能になりました。受け取ったデータの判断は、蓄積した膨大な情報と比較しながら行います。

画像認識などで、コンピューターに複雑な判断をさせることは、プログラムを作るにしろ機械学習させるにしろ難しいはずです。そこで、多層構造で段階的にコンピューターに判断させることで、複雑な判断を可能にしたのがディープラーニングです。

ディープラーニングでは、データを大量に与え、入力に対する出力の結果をデータとして蓄積する必要があります。膨大なデータを得ることで、漸くAIとしての機能が働きます。データ蓄積済みのコンピューターは、自動的に判断を繰り返し、関連性から正しい答えを導き出します。

そのためには、コンピューターが高性能な計算機能を備えている必要がありますが、近年のコンピューターは処理能力が飛躍的に向上しました。また、情報化社会の発展により、インターネット上などから膨大なデータを集めることが可能になり、ディープラーニングによるAIが実現しました。

 

 

ディープラーニングではPythonが使われることが多い

 

ディープラーニングは、入力に対する出力の動作をプログラミングするのではなく、アルゴリズムにより設計し、大量のデータを蓄積することで判断する機械学習の一種と説明しました。ディープラーニングなど機械学習の設計にもプログラミング言語は必要ですが、その際、使われることが多いのが、「Python」です。

「Python」は、機械学習に関するライブラリが充実していることでも知られています。例えば、Google DeepMindが開発した囲碁ソフト「AlphaGo」や、ソフトバンクの「Pepper」にも、使われています。

 

 

ディープラーニングは画像認識や自然言語処理などの分野で有効なAI技術

 

膨大なデータの処理に有効なディープラーニングによるAI技術は、情報化社会の中で注目される存在です。複雑な判断や大量データの処理が要求される、画像認識や自然言語処理、音声認識などの分野では、特に適した技術として利用されています。ただし、ディープラーニングは、万能というわけではありませんので、更なるAIの発展には他の手法や技術の開発も必要とされています。

AIには、広い概念があり、また幅広い分野で研究開発が進んでいます。実用レベルに達したものから、今後さらに技術が進歩すれば実現が期待できるものもあります。自動運転車などのAI技術は、これまで以上に人間の生活を豊かにする可能性を秘めています。また、AIは、IoTが広がり、処理しきれないほどの情報化社会の中で、人々の生活の手助けをしてくれることでしょう。

 

 

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