AIとか人工知能とか言われるヤツを基礎から知る!機械学習とか深層学習って何なのさ?
AIブーム到来の予感がしてなりません。
ChatGPTも使えだと使うなだの、早速、物議を醸している次第。
何事も新しいモノが出てくると、受け入れ派と否定派が現れますが、もう出てきたものと付き合っていくしかないでしょ?
インターネットなんらいらねーとか言ってた古臭い人種も、結局は掌返したり、使えないことで不便さを実感したりと、自分に降りかかってくる。
年齢がどうとか関係なく、学ぶ姿勢がないから脳が拒否するだけの話。
ということでAIについて基本的なことを学習してみました。
もくじ
AIとは
AIとは、Artificial Intelligenceの略で、人工知能と訳されていることは、すでにご存知の方も多いはず。
コンピューターシステムに人間の知能を模倣・再現する技術のことを指していて、具体的には、機械学習、深層学習、自然言語処理、知識表現、推論エンジン、専門家システム、ロボット工学などの技術が使われています。
画像や音声、自然言語などのデータを扱って、入力されたパターンを学習して予測や判断を行うことに長けています。
例えば、スパムメールの自動検出フィルター、音声認識アプリケーション、自動翻訳システム、自動運転車などが代表的です。
生活やビジネスに大きな影響を与えることは、ほぼ、間違いなさそうですので、ますます重要性と期待が高まることでしょう。
しかし倫理的な問題や社会的な課題が浮上しがち。
AI技術を適切に活用できるのか、法整備などで、どこまで規制するのか、そこが難しい部分ではないかなという印象です。
機械学習や深層学習って?
機械学習は、コンピューターにデータを与えて、そのデータからパターンや規則を自動的に学習させることで、予測や判断を行う手法です。
学習のタイプには、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」など、なぜか古典的な言い回しがスタンードになってます。
深層学習は、いわゆるディープラーニングのことで、多層ニューラルネットワークを使用して高度なパターン認識や予測を行う手法です。
画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野が深層学習の代表例で、すでに優れた成果を挙げており、現在は多くの実用的な問題に応用されています。
深層学習のしくみとしては、複数の層からなるニューラルネットワークを構築し、入力データをそのネットワークに与えて、出力を得ることで学習を行います。
多数のパラメータを自動的に調整することができるため、膨大なデータから複雑なパターンを抽出することができます。
ニューラルネットワークとは?
どんどん、わからない言葉が出てくるので、とにかく調べまくりました。
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路をモデル化した、多数のニューロン(神経細胞)が相互に接続された数学的なモデルです。
ニューラルネットワークは、入力データを受け取り、それを処理して出力するわけですが、
- 入力層:外部からのデータを受け取り
- 中間層:データの処理
- 出力層:処理結果に応じて分類や予測を返す
の3つで構成されています。
そのニューラルネットワークのアーキテクチャ、すなわちシステムやソフトウェアの設計、構造を表す用語ですが、代表的なのは、
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 再帰型ニューラルネットワーク
- 自己符号化器、Generative Adversarial Networks(GAN)
などです。
ここでは解説を省きますが(難しいのでまた今度・・・)、いろいろと種類はあるみたい。
深いですねAIは。
好きな人はたまらんでしょう。
AIができないこと
AIが、どうも万能視されてるっぽいのですけど。
その状況って、かつてWindows95が爆発的に盛り上がったことを受けて、何も知らない中年社員が早く会社に導入しろと、まさに万能を期待して喚いているのと同じに見えて笑えます。
AIが苦手とする部分は、
- ゼロからの創造(クリエイティブ)
- 空気を読む
- 感情を持ったり気持ち伝えたり
- 直感がない
- 洞察力も厳しい
といった点です。
ここが人間と大きく違うところで、つまるところ究極のデータオタクがAIということになります。
そう考えると、人間との棲み分けとか、AIに仕事を奪われてどうしようとか、アタフタする必要もないです。
ただ、研究がすすめば、苦手も克服しそうな予感はあります。
まとめ
「AIとか人工知能とか言われるヤツを基礎から知る!機械学習とか深層学習って何なのさ?」というテーマで、AIについて書きました。
もともとAIには興味がありましたけど、じっくりと向き合う時間がないので、ちょっと残念です。
せめてAIと共存できるぐらいの知識と言いますか、開発は無理だとしても、それに近いことはできるようになりたいなという野望はあります。
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