今流行りのAI。あのハスキーボイスでStoryを歌うシンガーではありませんよ。コンピュータのAI(人口知能:Artifical Intelligence)ですよ。DeepLearningとやらをもう少し深く知ってみたいと思いました。





  • AI(人口知能:Artifical Intelligence)
こまったときはWikipedia。人工知能(Wikipedia)を参照。う~ん…。なかなか奥深い。技術的な話だけでなく、差別人工知能が人間のプロファイルを判断し優劣を決めること。人種差別などにつながりかねない。)、軍事利用ミサイルを自動で発射する装置など。人間の判断を介さずに機械が殺傷行為をすることの是非。)、悪用ハッキング、ボットによる自動投稿、なりすまし。)、哲学・宗教完全な判断をするAIを神として従った方が人間は幸せになれるという考え方。)、SF2001年宇宙の旅のHAL9000)などなど多岐にわたる議論がされています。…が、結局よくわからないので、次に機械学習とかDeepLearningを学ぶ前に知っておくべき基礎の基礎を読んでみました。AIと機械学習とDeepLearningはこんな関係にあるようです。

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①AI
AIは「人間が行っている知的作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム」であり例えばこんなことが出来ることを示すようです。
 ・人間の話す言葉を理解する
 ・データから論理的な推論を行う
 ・経験から学習する
また、AIには大きく2種類あるみたい。
 ・人間の感性や判断能力を持った「汎用AI」
 ・ある特定の作業において人間と同等かそれ以上の処理能力を持つ「特化型AI」
②機械学習
機械学習は「特化型AI」の処理性能を向上させるための技術とのこと。
・教師あり学習(supervised learning)人間が答えを与える
・教師なし学習(unsupervised learning)データから規則性を発見
・強化学習(Reinforcement Learning)行動と報酬を与え、最大の報酬を得られる行動を導き出す。

③DeepLearning(深層学習)
DeepLearningは、AIを実現するための技術の1つ。人間の神経細胞をモデル化したニューラルネットワークを使ってデータ分析や学習を行う。以下のような事例において、DeepLearningによる精度向上が図れたとのこと。
・物体検出
・セマンティックセグメンテーション(画像に対してピクセルレベルで分類)
・画像キャプション生成
・画像スタイル変換
・自動運転
パーセプトロンとは?高卒でもわかる機械学習(0)前置きPerceptron、あたりを斜め読みした結果、ざっくりとこんな風に理解しました。

まず、以下のように猫じゃないの間にひかれた線(閾値)を超えているか、超えていないかの判定をコンピュータにやらせたい。そのときに、ある閾値をもった関数画像を入力すると猫かどうかを出力する、みたいなことをして、猫か猫じゃないかを判断します。
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そのときに、こういう部品を作ります。これをパーセプトロンと呼ぶようです。(〇をニューロン、線をシナプスと呼ぶようです)

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ここまでだと、単なる機械学習(教師あり・教師なし)とか呼ばれるらしいのですが、パーセプトロンを複数組み合わせて、ニューラルネットワークなるものを構築。こういうやつにたくさん音声や画像を入力して学習させると、パターンを認識できるようになるみたい。(実際はもっと複雑なのは理解しましたが、要はフィルタの集合体なのね、というざっくりとした理解に至りました。)
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  • まとめ
まぁ概略理論ばかり読んでいても一向に理解できないので、ゼロから作るDeepLearningというオライリーの本を読んで体験してみることにします。その本の感想はまた今度…。

続く
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