【人口知能・AIが作る新しい未来】 ディープラーニングの発達

      2017/04/05

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人口知能とは?

 

人工知能AIArtificial Intelligence

人工知能とは、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことをいう。人工知能の応用例としては、専門家の問題解決技法を模倣するエキスパートシステムや、翻訳を自動的に行う機械翻訳システム、画像や音声の意味を理解する画像理解システム、音声理解システムなどがある。人工知能を記述するのに適したプログラミング言語としてLispやPrologなどが知られている。              (IT用語辞典より引用)

 

最近、よく耳にするようになった【人口知能】なるワードですが、その中身が一体どのようなものなのかをハッキリと理解している人は少ないと思います。

 

実際に、上記のような説明だけでは、いまひとつ人口知能というものの実体が掴みづらいでしょう。

 

 

ここでは、人口知能・AIについて、できるだけシンプルに説明し、また人口知能が私たちの未来にとってどのような影響があるのかを簡単に記します。

 

 

人口知能の種類

 

 

現在、人口知能が扱われている分野としては大きく5種類に分類できます。

 

言語・・・文章を理解したり、意味のある文章を生成する

 

画像・・・画像を理解したり、分析、生成する

 

音声・・・音声の認識、音楽の加工、文章への変換を行う

 

制御・・・自動車や機械の制御

 

最適化・推論・・・検索エンジンの結果最適化、コンピューターゲームの攻略

 

 

 

 

なぜ今、これらの人口知能が大きく注目されているかと言えば、その活用範囲の広さにあります。

 

例を挙げればキリがありませんので、ほんの少しだけ紹介します。

 

 

医療≫ 膨大な医学的根拠を元に正確な診断を下す

 

人工知能は医療の分野での活躍が期待されています。例えば医学雑誌や最新の論文データ、臨床医療のデータを取り込み、数十万件に及ぶ医学的根拠を学習した人工知能が実現できれば、経験豊富なベテラン医師よりも正確な診断を下せるようになるのです。

 

 

金融≫ 人工知能による高速トレードは全取引の90%を占める

 

金融の市場では、昔からコンピュータによる取引が人間による取引を上回っています。

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高頻度取引と呼ばれる取引方法では、コンピュータを用いた自動売買によって確実に利益を生み出すことができると言います。例えば、同一の会社の株に対し、米国市場と英国市場で一瞬でもズレが生じた場合、安い方の市場で購入し、高い方の市場で売りに出せば、確実に利益を生むことも可能です。この株購入/売却の判断は人工知能が担っています

 

 

 

また、こんな一例もあります。

 

フェイスブック、自殺防止対策にAI活用 既存ツールも改善


 

 

交流サイト最大手の米フェイスブックは1日、ユーザーの自殺を防止するため、人口知能(AI)を新たに利用し、既存の自殺防止ツールやサービスを改善する計画だとブログで明らかにした。

既存の自殺防止ツールとライブ動画配信の「フェイスブックライブ」、メッセンジャーサービスを統合し、自殺傾向のあるユーザーの特定に人工知能を役立てるという。

米紙ニューヨーク・ポストによると、米フロリダ州で1月、14歳の少女が自殺をフェイスブックライブで生中継した。

フェイスブックによると、動画を見たユーザーが自殺しようとしている本人に直接連絡したり、フェイスブックに報告できるよう自殺防止ツールをアップデートするという。

フェイスブックは、攻撃的な動画投稿を監視するため、すでにAIを導入している。 (ダイアモンドオンラインより引用)

 

 

 

ディープラーニングの発達

 

 

 

当記事での最後に、昨今の人工知能の発達を語るには欠かせない技術の一つ紹介しておきます。

 

聞いたことがある人も多いと思いますが、いわゆる

 

≪ディープ・ラーニング(深層学習)≫

 

です。

 

ディープラーニングはニューラルネットワークに対する機械学習の手法の一種で、他の機械学習技術では達成できないレベルの精度を実現できる、夢のような技術として期待されています。

 

ここで、ディープラーニングを理解するために押さえておきたいのが『ニュートラルネットワーク』の存在です。

・ニュートラルネットワーク

 

 

ニューラルネットワークとは、人の神経を模したネットワーク構造のことです。
 

 

このニューラルネットワークでは、神経細胞を模したパーセプトロンと呼ばれる小さな計算機をたくさん用意し、一つの計算を協力して行わせるように作られています。
ディープラーニングは機械学習の手法の一つで、上記のニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳の神経回路を元にした手法がベースになっています。
 

 

ごく簡単に言えば、ディープラーニングはデータの特徴をさまざまな方面や段階から学び、勝手に深く理解してくれるという機械学習の手法で、複雑な特徴を理解しないとできない判断処理に活用されています。

 

ここで、これ以上ディープラーニングについては踏み込まないですが、従来のニュートラルネットワークとは一線を画したディープラーニングの発達が、昨今の人工知能への期待に繋がっていると言って良いでしょう。

 

 

この人工知能,AIについては、未来を予想する上でとても重要となって来ますので、今後も継続して様々な角度、技術から記事にしていく事になると思います。

 

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 - Thing, 人口知能・AI