人工知能というか機械学習のお話

最近流行りの人工知能ですが、国内でも極めて有用な実績が生まれました。

ITmedia ニュース 人工知能、患者の命救う 国内初か IBM「Watson」、白血病のタイプ10分で見抜く

これからもますます多方面で活躍する、今回のブログはそんな人工知能について思うがまま書き綴っていきます。

まず、人工知能という言葉ですが、この言葉から皆さんは何を想像しますか。コンピュータが人間と同じような思考を持つ事というイメージを持っている方もいるかと思いますが、世間の注目を浴びている人工知能はちょっと違います。前述の、人間の手を離れた独立した意識では無く、これまで通り人間の補助ツールとしての研究が進められています。
例えば、最近ではこのような例がありました。

GIGAZINE ディープラーニングでキュウリを選別する人工知能搭載仕分け機が開発中

この人工知能ですがこれまでの技術と何が異なるのでしょうか。
それは、人間が考える最適な解を導きだす事が出来るという事です。
これまでの技術では、プログラムに何かをさせる時は数値で厳密な条件を指定しなくてはいけませんでした。例えば前述のキュウリの選別ですと、等級の条件を厳密に数値上で事細かく定義する必要があります。当然、キュウリの見た目は画像化しても数値として定義するのは不可能に近いです。
ところが人工知能は、膨大なパターンの学習を積むことによって、より確からしい答えを出す事が出来ます。
さて、この人工知能ですが、どんな技術が使われているのでしょうか。
それは機械学習です。機械学習自体は昔から使われており、特に目新しいものではありません。

例えば機械学習を使った利用例では下記が挙げられます。
・音声認識
・画像認識(顔認識がよく使われていますね)
・レコメンド(Amazonのおすすめ機能が有名ですね)
・自然言語処理
・データマイニング
私のブログでもよく取り上げているKinectも人物認識に機械学習を利用しています。

機械学習ですが、どのような経緯を経て最適な解に辿り着いているのでしょうか。
この動画が非常に分かりやすいと思いますので、ご覧下さい。

【人工知能】スーパーマリオブラザーズを学習させてみた【GA】

このようにひたすら様々なパターンの中からより最適な答えを学習し続ける、それが機械学習であり、人工知能の骨子となっています。

Googleなんかはこの分野では秀でてて、最近ではこのような技術を生み出しました。

Computerworld JPEGを超える画像圧縮を人工知能で実現、Googleが手法を開発

画像圧縮のアルゴリズムなんて、人間が作成するの凄まじく大変な労力を必要としますが、機械学習を使えば人間の思考を超えた素晴らしいアルゴリズムを生み出す事が出来てしまいます。
これからもますます人工知能を使ったサービスは敷衍するかと思います。私も技術者なので、近いうちにRかPythonを使った機械学習の例を、このブログで紹介出来ればと考えています。

金曜日担当 Window開発チーム 古村




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