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AIのディープラーニングとは?メリット・デメリット!深層学習の意味!機会学習との違い【エーアイ】

 AIのディープラーニングとは?深層学習の意味!

AI(Artificial Intelligence)=人口知能

この人口知能と聞いたら何を皆さん思い浮かべますか?

 

映画の「A.I.」や「ターミネーター

ソフトバンクで話題となった「Pepper

囲碁界に革命を起こしたGoogle傘下のAI「AlphaGo」などではないでしょうか。

 

このAIについては、日々進化を遂げており、今後私たちの日々の生活にメリット・デメリットと大きく関係してくるでしょう。

現在の2010年代に大きく普及したAIの学習方法として、ディープラーニング(深層学習)というものがあります。

正直、この名前だけでピンっと来る方はそう多くないと思います。

MEMO
ディープラーニング(深層学習)とはビッグデータを用いて機械が特微量(特徴や着眼点)を自分で学習し性能を向上させていくこと

 

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ディープラーニングのデメリット

内容例として、「AlphaGo Master」を注目したいと思います。

棋譜やビッグデータを用いることで、様々な戦略・最適な対策を瞬時に発揮することができるのです。

ただし、メリットに反してデメリットも何点かあるのです。

デメリット①

特微量(特徴)の認識がずれた場合、思いもよらぬ方向に学習することがあるため、どのデータを提供するかの識別が予め必要。

デメリット②

基本的にビッグデータを必要とする為、たくさんのデータをAIのために集める必要

しかし、最新の2017年10月に発表された「AlphaGo Zero」はその常識を覆しています。

 

MEMO
今まで必須とされた棋譜やビッグデータを必要とせず、自己対局により強化されるAIである

 

驚きなことに、「AlphaGo Zero」に提供した情報は、ただ囲碁のルールだけなのです。

囲碁のルールだけを頼りに、自分自身との対戦を自動的に最初の3日間で490万回対局を実施。

この3日の時点で2代目のAlphaGoである「AlphaGo Lee」を100戦全勝!!

 

最初から21日で「AlphaGo Zero」と同レベルになってしまいました。

そして、最初から40日後にとうとう「AlphaGo Zero」に対して、100戦89勝と最強の地位を築くこととなったのです。

デメリット③

PCの莫大な処理能力を必要とする

デメリット④

車の自動運転といった例外事が多くある内容については不向き。

現段階では一定の動きの内容のことについては力を発揮出来るのですが、車の運転などで想定外のことが多々起きることに関してはあまり得意ではないとされています。

しかし実験段階に入り実用化に向けて欠点を克服しつつあります。

 

自動運転タクシーの実験動画

 

このように時代の発展とともに、いずれのデメリットも時間の問題として改善されていくことが予想されます。

 

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ディープラーニングと機会学習との違い!

実はAIの注目されるもう一つの学習方法として、機械学習というものがあります。

MEMO
機械学習とは人間が様々なデータにおける特徴や着眼点を指示してあげることで、AI自身がものごとを解析、識別をするようになる学習方法

 

内容例として、様々なボールが写っている写真をAIに提供する。

黄緑色という色に注目してテニスボールとして識別しなさいと指示を出す。

これにより、新しいボールの写真が出てきたとしても、ボールの色にAIが注目し、テニスボールなのかそれ以外なのかを解析して識別するのです。

  1. 人間が特徴を定義
  2. 複雑な特徴は表現できない

 

指示を出せるということから特微量(特徴や着眼点)において、人間がコントロールが出来るという利点の一方で自動的に識別学習をしないという欠点があります。

これら2点のディープラーニング(深層学習)と機械学習の大きな違いとしては、この特微量(特徴や着眼点)をAI自身が見つけ出すかそうではないかというところにあります。

 

引用:https://www.nri.com/jp/event/mediaforum/2016/pdf/forum233_01.pdf

 

今度、ますます発展するであろうAI。

この記事でAIの触りの部分だけでも知っていただけたかと思います。

様々なAIをテーマとした映画がありますので、お手に取ってAIについて考えてみてはどうでしょうか。

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