機械学習とディープラーニングが登場!第三次AIブームについて

機械学習とディープラーニングが登場!第三次AIブームについて

人工知能の研究には長い歴史があり、2000年代から現在にかけては第三次AIブームと言われ、再び盛り上がりを見せています。

前回の記事で、1950年代後半〜1960年代の第一次AIブーム、1980年代の第二次AIブームについて振り返っていきました。

そして、いよいよ今回の記事では、現在起こっている第三次AIブームについて説明します。

AIの歴史の簡単な振り返り

第一次AIブームは「推論・探索の時代」と言われ、コンピュータで特定の問題を解く研究が進みました。チェスや将棋など明確に定義されたルールの中では、コンピュータが人間と勝負をすることも可能になりました。しかし、この時代の人工知能は非常に限定された状況でしか機能しないものであり、私たちが日々直面する本当に解決したい課題は解けないことが明らかになりました。

そして、第二次AIブームは「知識の時代」と言われ、エキスパートシステムと呼ばれる実用的なシステムがたくさん作られました。コンピュータに「知識」をたくさん入れることでそれらしく振る舞うことができましたが、基本的に入力した知識以上のことはできず、知識を記述・管理することの大変さが明らかになりました。コンピュータにとって「意味」を扱うことは極めて難しいことだったのです。

▼第一次、第二次AIブームについてはこちら

AIは人間を超えるのか!?紆余曲折の人工知能の歴史

第三次AIブーム:機械学習の広がりとその弱点

第三次AIブームは、ビッグデータの時代(※1)に広がった機械学習と、技術的に大きなブレークスルーであるディープラーニングの大波が重なって生まれています。

(※1)1990年代半ばのGoogleの検索エンジン誕生以降、爆発的にインターネットが普及し、2000年代に入るとwebの広がりとともに大量のデータを用いた機械学習が広まりました。

機械学習とは、人工知能のプログラム自身が学習する仕組みです。そもそも学習とは何かを考えたときに、根幹をなすのは「分ける」という処理です。例えば、あるものを見て食べれるか食べれないか、犬か猫か、敵か味方か、などの「YesかNoで答える問題」になります。人間にとっての認識や判断は基本的に「Yes/No問題」として捉えることができ、その精度や正解率を上げることが「学習する」ということになります。

機械学習は、コンピュータが大量のデータを処理しながら「分け方」を自動的に習得します。学習には膨大な量のデータを入力して最適化するといった地道な作業が必要ですが、いったん学習してしまえばそれを元に予測することは一瞬で可能になります。

しかし、機械学習の弱点として特徴量の設計があります。特徴量とは機械学習の入力に使う変数であり、この特徴量に何を選ぶかで予測精度が大きく変化します。機械学習の精度を上げるにはどんな特徴量を入れるかにかかっているのに、それは人間が考えるしかなく、ある種の職人技と言えます。

▼人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いについてはこちら

【図解あり】人工知能(AI)と機械学習(ML)とディープラーニング(DL)って何が違うの?

第三次AIブーム:ディープラーニングの登場

2012年、ディープラーニングが人工知能研究の世界に衝撃をもたらします。世界的な画像認識のコンペティション(※2)で、名だたる研究機関が機械学習を用いて開発した人工知能を抑えて、トロント大学のディープラーニングを用いて開発した人工知能が圧倒的な勝利を飾りました。

(※2)このコンペでは、ある画像に写っているのがヨットなのか、花なのか、動物なのか、ネコなのかを自動で当てるタスクが課され、その正解率の高さ(エラー率の低さ)を競います。

ディープラーニングは、機械学習の弱点であった「特徴量の設計」をコンピュータ自ら行うことができます。すなわち、これまで人間が介在しなければならなかった「データを元に何を特徴量とすべきか」という部分について、ついに人工知能が踏み込んだと言えます。

これは、人工知能研究を飛躍的に発展させる可能性を秘めている技術であり、人工知能研究におけるブレークスルーと言えます。長年、人工知能の最大の難関とされていた「概念の獲得」に光が差したのです。

まとめ

最後までご覧いただきありがとうございます。

人工知能の歴史について、概要はご理解いただけたでしょうか?機械学習やディープラーニングの話は少し難しい部分があるので、他の記事も参考にしながら読み進めてみてください。

そして、人工知能はすでに私たちの生活に入り込んでいます。Siriなどの音声認識や、画像認識技術を活用したカメラアプリ、お掃除ロボットなど、、、。「どんな技術が使われているのか?」そんな視点で日常を観察してみるのも面白いかもしれませんね!

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