Vol.59 【AIを進化させる学習機能"ディープラーニング"】

【AIを進化させる学習機能"ディープラーニング"】

4月のポストで2回に分けて「GPU/GPGPUの概要と能力」また、「AIへの活用と将来の展望」について、ご紹介いたしました。3回目となる今日のテーマは「ディープラーニング」です。これはいったい何でしょうか!?
「ディープラーニング」は、人工知能(AI/Artificial Intelligence)を進化させるための機械学習の1つとして注目されており、蓄積した莫大なデータベースに含まれる様々なデータを照合する作業を指します。例えば、人の名前と顔を一致させるという作業を例に挙げてみましょう。

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人間は人の顔を部分的に把握するのではなく、“顔全体で記憶”します。さらに、その人の声なども考慮して、該当する人物を瞬時に特定しますが、これをAIで行う場合、人間と同じ様には判断することができません。そのため顔の輪郭から髪の毛の色、目の形や色、そして肌の色、鼻や口の形といった各部分を、データベースに含まれるデータと、1つ1つ照合していくのです。
そしてすべての部分が合致している人物がデータベースに存在し、名前が登録されていて初めて、その顔の持ち主の名前が判明します。こうした部分的な照合作業を何度も繰り返していくことで、AIが人の顔を見て名前を判断する作業が「高速化」して行きます。これがまさに「AIの学習の成果が出てきた」という状況です。

囲碁や将棋の対戦相手として使用されているAIは、過去何百年にもわたり保存されてきた棋士同士の対戦記録(棋譜)のデータベースと組み合わせることで、あらゆるパターンに対応できるようになると思われていますが、実際はそうではありません。単に対戦用AIと膨大な棋譜データをつないだとしても、AIは自由に棋譜を引き出して使うことはできず、そのデータベースを使いこなせるようになるまでは、人と同じように囲碁や将棋の基本的なルールから勉強する必要があります。その学習の手法として、最も注目されているのがこの「ディープラーニング」なのです。

以下のページにて、「ディ―プラーニング」の詳しい概要や、「AIの役割」「AIのクオリティチェック」などを、詳しく紹介しておりますので、ご興味をお持ちの方はぜひご覧ください。
 
■オリックス・レンテック玉手箱:
GPGPUによるディープラーニング、その先は?
http://www.orixrentec.jp/helpful_info/detail.html?id=94

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