近年、AIの注目が高まっています。AIのプログラムがプロの囲碁棋士に勝利したというニュースで、さらに注目が高まっています。その際に注目されたことの一つが、ディープラーニングです。ディープラーニングとはAIのどういった部分なのか解説していきます。
ディープラーニングとは
ディープラーニングとは、深層学習とも言われ、AIにおける機能の一つである機械学習の中の一つの手法のことをいいます。通常の機械学習では、画像を認識して判断したり、音声で認識したりすることは困難です。ディープラーニングでは、ニューラルネットワークを用いて学習をします。
その中でも、更に深い層を利用するディープニューラルネットワークを活用し、AIに深い学習をさせます。それにより、以前は難しいとされてきた画像の認識や音声認識、過去のデータからの異常の感知などが可能となりました。
AIを支えるディープラーニングを可能にする学習手法である、ニューラルネットワークと、ディープニューラルネットワークについて解説していきます。
ディープラーニングの学習手法
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークとは、人体の脳の働きである神経伝達物質(ニューロン)のネットワークを応用した技術です。ニューラルネットワークでは入力層、隠れ層、出力層の3層から構成されています。
開発当初は、データを入力層へ入力し、データから適切な計算をし、出力層へ入力し、結果を出します。入力層と出力層の間にある隠れ層は当初はありませんでしたが、その後隠れ層を追加した3層構造になり、精度が上がりました。
しかし、更に精度を上げようと隠れ層を2つ以上に増やそうとしても精度が下がってしまうため実現が不可能でした。ですが、コンピューター性能の向上により、精度を上げたディープニューラルネットワークが誕生しました。
ディープニューラルネットワークとは
ディープニューラルネットワークとは、ニューラルネットワークを4層以上に深く構成したものです。
従来のニューラルネットワークが３層構造で、難しい計算などに対しての精度が低かったのに対して、隠れ層を何百層にも深くすることで、分析の精度を向上させました。
ディープニューラルネットワークはディープラーニングの根幹ともいえる構造の1つです。
ディープラーニングの活用分野
AIによるディープラーニングは様々な分野で活躍しています。主に使用される分野としては、人が分析をすることが困難な分野です。
膨大な数の画像の分析や、音声認識、AIを設計や開発する際にも使用されます。非常に時間がかかったり、計算が困難な分野、自身のパターンを学習させることで自動化する金融など、様々な分野で活躍しています。
ディープラーニングの活用事例
「AlphaGo（アルファ碁）」
アルファ碁とは、韓国のプロ棋士である柯潔(カ・ケツ)に勝利した囲碁AIです。囲碁はゲームの構成上、AIにとって非常に難しいゲームの1つとされてきました。困難とされてきた囲碁のプロ棋士に勝利したということは、AIの性能が向上したニュースの一つです。
「Watson（ワトソン）」
ワトソンとは、IBM社が開発した人工知能システムです。人間に対しての質疑応答や、膨大なデータから欲しい情報を選択し応答することができます。ワトソンの主な機能として、言語解析、画像解析、音声解析があります。ワトソンの機能面から、電話オペレーションシステムに活用されたり、チャットボットや合成音声の作成など、活躍は多岐に渡っています。
AI（人工知能）とは
AI(人工知能)とは、Artificial Intelligenceの略です。データとアルゴリズムを活用し、人間の行動である思考や推測などを人間ではなくプログラムが人工的に行うことをいいます。AIという言葉は広く扱われているため、明確な定義は存在していません。機械学習やディープラーニングといった手法も、AIという分野の一つという扱いとなります。
AIは弱いAIと強いAIに分類されており、弱いAIは主に、特化型人工知能と凡用型人工知能に分けられます。強いAIは、人間と同等の処理を行うことができ、人間と同程度の感情を持ったAIを指します。強いAIは、現在の技術で再現をすることが出来ていません。
AI（人工知能）の種類
特化型人工知能
特化型人工知能とは、、与えられた一つの業務に特化した人工知能です。画像認識や音声認識、自動運転技術、囲碁AIなども特化型人工知能になります。1つのことに特化したAIなので、人間のように様々なことをこなすことはできないことが欠点となります。
汎用型人工知能
汎用型人工知能とは、特定の業務だけではなく広く対応が可能で、人間と同程度の汎用的な処理を可能にする人工知能のことをいいます。ディープラーニングなどにより、AI自身が考え、行動をすることができます。ですが、人間と同程度の感情を持ち合わせているわけではないため、弱いAIに分類されます。
機械学習とは
機械学習とは、人が指示することなく、膨大なビッグデータの中から学習をし、アルゴリズムにより分析をする手法です。データを分析し、傾向や法則性などを見つけ出します。
機械学習には、3つの学習方法があり、教師あり、教師なし、強化学習の3つに分類されます。
機械学習の学習法
教師あり学習
教師あり学習とは、機械学習をする際に、正解のついたデータを学習させる手法です。教師あり学習での学習を進めることができれば、AIが正解がない場合でも、正解を導きだすことが可能になります。株価予測などで使用することができます。
教師なし学習
教師なし学習とは、正解データを与えず、その構造や特徴、法則性から学習させる手法です。膨大なデータから、その法則性などを導きだし、グルーピングをするなどの使用方法があります。
強化学習
強化学習とは、教師あり、なし学習とは違い、自ら考えさせ、最適な回答を出させる学習方法で、とった行動に対してプラスの点を与え、間違っていればマイナスの点を与え、思考錯誤をしながら最適な回答を探っていきます。囲碁AIなどは,強化学習を応用した技術になります。
AI（人工知能）、機械学習、ディープラーニングの違い
AI、機械学習、ディープラーニングの違いとは、機械学習とディープラーニングはAIの中の一つの手法ということです。ディープラーニングは機械学習の手法の一つで、機械学習はAIの学習方法の1つということになります。
属性と占有範囲
AIは、人間の思考などの知能を再現した機械の総称になります。機械学習とは、AIが学習する際に使用される膨大なデータからの分析です。ディープラーニングは、機械学習の中の一つで、さらに深く分析をする手法です。なので、AI＞機械学習＞ディープラーニングの構成になり、属性は同じですが、それぞれの占有範囲が狭まっていきます。
定義と判断の主体
AI（人工知能）の定義
AIの定義とは、様々な意見があり明確に定義をしづらいですが、人間の思考などを機械が再現することとなります。現在はAIというワードは広い意味で使用されています。
機械学習の定義と判断の主体
機械学習の定義とは、人間が指示することなくコンピューターに学習能力を与えることです。機械学習は、AIを実現するための技術で、様々なデータをコンピューターに学習させ、アルゴリズムによって分析をします。
機械学習では、分析されたデータは、人間が実行することになります。
ディープラーニングの定義と判断の主体
ディープラーニングの定義とは、膨大なデータを使用し、人間の力を無しにデータを抽出してくれるディープニューラルネットワークを用いた学習のことをいいます。ディープラーニングは、機械学習の一つです。機械学習との違いは、ディープラーニングでは、機械が分析したデータを機械自身が実行をします。
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まとめ
AIは世界を変える技術です。AIを支える技術の一つはディープラーニングです。ディープラーニングはAIの機械学習を更に深く分析し、自分で判断ができるようにする手法です。AIと機械学習とディープラーニングは属性は同じですが、その範囲は違い、AI＞機械学習＞ディープラーニングの順番で、成り立っています。
ディープラーニングは今後のAIを更に進化させるために必要なことの一つとなります。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
