人工知能とは?機械学習とは?DeepLearningとは?をざっくりと理解する

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人工知能という言葉自体が既にバズワード化している中で、人工知能Webサービス開発をしています。
そもそも、”人工知能”とは何なのか?”機械学習”とは?”DeepLearning”とは?

色々な解釈があるため、これが答え!ではないかもしれませんが、わたしが理解している人工知能について書いていきます。

これから、人工知能や機械学習を学ばれようとしている方や、人工知能ってよく分からないけど少し気になる。みたいな人の目に触れて欲しいなと思います。

注意事項
厳密な理解や数学的に理解することではなく、抽象的で概念的な理解が進むように記載しています。
すなわち、厳密に学者の方から見れば「そうとは言えないんじゃないか?」という解釈が混ざっている可能性があります。

人工知能とは何なのか?

諸説あります。また、現代において人工知能は実現されていません。

という前置きのもと、わたしが理解している人工知能の定義は、

人工知能とは、「自ら思考し問いと記号の意味を理解し、意思決定するコンピュータである」と定義しています。

いきなり、ややこしい書き方をしてしまって「何それ?」となってしまうので、解釈を咀嚼していきます。

ネコとは何なのか。を人工知能は理解できるか?

すごく唐突なんですが、「ネコって何だと思いますか?」

ネコ(猫)は、狭義には食肉目ネコ科ネコ属に分類されるヨーロッパヤマネコが家畜化されたイエネコ(家猫、Felis silvestris catus)に対する通称である。人間によくなつくため、イヌ(犬)と並ぶ代表的なペットとして世界中で広く飼われている。

より広義には、ヤマネコやネコ科動物全般を指すこともある。
Wikipediaより

っていうことではないんです。(Wikipedia先生すみません)

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この写真にはネコは映っていますか?

「うん。映ってるよ。堤防の上を歩くネコが映っている。かわいいね。」

大多数の人は、この写真にはネコが映っていると判断します。そりゃネコが映ってるのでそう判断できますよね。

では、こちらの写真はどうでしょう?

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同じ質問をします。

この写真にはネコは映っていますか?

ひっかけ問題ではないです。純粋な気持ちで答えてみてください。

「これはネコではないね。トラだね。」と答える方と「これはトラだけどネコ科の動物だから、ネコともいえるね」という方がいると思います。
別にどちらが正解・不正解ではないです。

そうなって当然です。この問いは前提条件が圧倒的に不足しています。
でも、人間は問いの意味を考え回答することが出来ます。

知らない・学んでいないことは分からない

では、コンピュータならどう回答するか?
こたえは「分からない」です。だって「ネコとは何か?」「周囲に映っているものはネコではないのか?」「何をもってネコとするのか?」という情報が不足しているのだから。

この定義不足を解決するために、行われているのが人工知能への学習となります。
例えば、大量のネコの正解画像を与えたり、言語的にネコをインプットしてみたり。様々あります。

「自ら思考し問いと記号の意味を理解し」というのは、1枚目と2枚目の写真を見せて「この写真にネコはいるか?」と質問したときに、「1枚目にはいるが、2枚目にはいない」と答えれる様な、質問の意図を考え、ネコという記号を理解することが出来ることを指します。

コンピュータの得意不得意

簡単に言っていますが、膨大な記号の中から意図するものを探し出し脳内で照合し答えを出すのは至難の業です。
逆に限定されたルールの中でただ1つの答えを求めるのは、コンピュータは非常に得意な分野です。

例えば、囲碁のトップ棋士を倒したGoogle社のAlphaGoも囲碁という限られたルールの中で対局での勝利というただ1つの答えを求めているため、コンピュータが得意な分野になります。

与えられたルールと大量の経験学習による成果であるAlphaGoは、あたかも人間の様に思考していますが、あれは人工知能ではありません。

めちゃくちゃ賢くて、なんなら人間よりも高性能なのに人工知能ではない。それだけ人間の思考と記号に対する意味理解は再現することが難しく高度なものなのです。

それゆえに、人工知能は実現出来ていませんが、2045年の人工知能のシンギュラリティ(技術的特異点)を迎える時にはどうなっているか分からないのが正直なところです。

機械学習とは何なのか?

先ほど、現代において人工知能は実現していない。と話しました。

では、現代において人工知能っぽく振舞っているものは何なのか?
その答えの1つが機械学習です。

では、機械学習とは何なのか?
わたしはこんな風に定義しています。

機械学習とは「統計学をコンピュータの力で高速化したもの」

データという経験の集積知

機械学習を行い、何かしらの解を求めるには膨大なデータが必要です。

  • 昨年の日本人全員の身長・体重データ・性別
  • 過去50年分の日本人全員の身長・体重データ・性別

このデータをそれぞれ使って、身長170cm、体重70kgの人の性別を求めたいとき、当然データ量が多い方がいいですよね。

確かめるまでもないです。

この大量のデータというのが、3年くらい前からバズワードとなっているビッグデータです。
しかし、ただのビッグデータには全く価値がなく、ちゃんとデータとして扱える様に整理整頓されてなければ意味がありません。

データの話は、少し本題から逸れるので別記事で紹介しています。

機械学習は統計学とも言える

例えば、東京都民の男性の身長の分布がこのような正規分布になっていたと仮定します。

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その際に、
過去50年分の日本人全員の伸長・体重・性別のデータがあれば、身長と体重のデータがあれば「この人は東京都民なのか?」「この人は男性なのか?」が統計的に推測できます。

身長170cmくらいの方だと、東京都民の男性である角度が高い。という訳ですね。(例が極端なのでアレですが)
機械学習で行っている処理は基本的には同じものです。
なので機械学習は統計学といっても過言ではありません。

DeepLearningとは何なのか?

DeepLearningとは、情報処理の単位であるニューロンが層状に接続した構造を模擬した機械学習の一種である。

AI白書 – 独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会

図示するとこういうことになる。
この図は、人間の思考回路を模したニューラルネットワークと呼ばれます。

deeplearning_neuralnetwork

AI白書からの引用にあるように、DeepLearningは単体で存在するものではなく機械学習の手法の1つです。

特徴としては、3つの層から構成されることが挙げられます。

  1. 入力層
  2. かくれ層
  3. 出力層

この、かくれ層が幾層にも重なって深い層構造になることからDeep(深い)Learningと呼称されます。

どのルートが正解に最も近いかを見つける

DeepLearningのすごいところは、この複雑に入り組んだニューラルネットワークの中から、どのルートが正解に最も近いルートなのかを
自ら思考し、学習し見つけ出してくれるところにあります。

それぞれのニューロンには、重み(バイアス)が設定され、この重みの数値を調整することで答えにたどり着くルートが変化します。
DeepLearningはこの、重みを調整することで最適なルート発見し、確率を出力層より提示します。

数学がたくさん出てくるのはこの重み計算

機械学習を学んでいく上で避けて通れないのが数学に対する理解と知識。

特にDeepLearningでは重みの調整や特定の答えに収束させるために、活性化関数と呼ばれる関数を利用して
特定の値を超えた場合、値を収束させて・・・・といった処理を考えないといけないので、数学の知識、特に行列やベクトルの知識が必要となりますが、
それについて語るのは、また別の機会に。

人工知能は人の仕事を奪うのか?

結論だけ言えば、奪います。

ただ、「奪う」っていう表現を一般的に浸透させたくなくて

「奪う」のではなく、機械でも出来る単純作業を「肩代わり」してくれる。という風に捉えたいです。
人工知能や機械が「肩代わり」してくれることで、人間はよりクリティカルで柔軟な発想や思考が必要とされる仕事に就くことができる。
より知能的な、人間的な活動に基づく仕事を要求されるようになります。

そんな未来が近づいていることに対して、嫌悪感ではなく、「人工知能とどう向き合うか?」を考えていきたいと常々感じます。

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ABOUTこの記事をかいた人

工業高等専門学校を卒業後、NTTグループのSI企業に就職。数々の炎上案件を鎮火するために日本各地を5年間転々とする。2015年に一般ユーザ向けのWebシステム開発案件のチームリーダとして業務に従事し、改めて”Webのものづくりの楽しさ”に気付きWeb制作会社に転職。Web制作やアクセス解析を使ったオウンドメディアの運用改善などを行っていく中で、もっとユーザー目線でWebをただ制作するだけではなく企画や運用まで幅広い領域で仕事がしたいと感じるようになり、Webディレクターのキャリアを目指す。日本中のビジネスホテルに詳しく、犬や猫よりも鳥派。