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人工知能について、5分でわかるディープラーニングの概要 -Outline of Deep Learning to Understand in 5 Minutes

投稿日:2019-06-10 更新日:

初めに

最近AIとか人口知能とかディープラーニングとかいう言葉が流行っていますが、わかりづらいので、ざっくり概要だけわかるように整理してみました。

本ページ「5分でわかるディープラーニングの概要」の読み方

「※」で指定された注釈を読まなければ、五分程度で通読可能なテキスト量としています。
(1分間で400~600文字程度という日本人平均の値から2500文字程度としてます)


ディープラーニングを一文で表すと、
「人間の脳神経細胞をモデルにした”人口ニューラルネットワーク”という仕組みを多層化したもの」
ですが、余計な文言を極力削りつつもう少しだけ詳しく記載しています。 概要のため、読んでみて当然疑問に思う部分も在りますがこのサイトに解説は無いので、それぞれ検索などして調べてみてください。 ディープラーニングそのものを理解するためには少なくとも高校数学の数3、数C程度までの数学に対する前提知識が必要ですが このサイトでは概要のみに留め、数式の解説はしていないため前提知識は不要です。

パラグラフ内容通読所要時間
初めにこのページ
deeplearningの位置づけdeeplearningという技術の位置づけを説明30秒
機械学習とは機械学習を説明30秒
ニューラルネットワークとはdeeplearningを構成する要素技術を説明1分
ディープラーニングのディープとはなにかdeeplearningは何が深層、深いのかを説明1分
ディープラーニングで何が出来るようになるかdeeplearningは何ができるのかを説明1分
参考文献

ディープラーニングの位置づけ

ディープラーニングは人口知能(AI)技術の一角

AI技術のうちの一つが機械学習技術であり。
機械学習技術のうちの一つに人口ニューラルネットワーク技術がある。
人口ニューラルネットワーク技術を利用した機械学習技術の一つがディープラーニングとなる。

機械学習とは

機械学習とはコンピュータ(機械)に試行錯誤を繰り返させ
アルゴリズムを自動で調整させ、正しい結果が出せるように徐々に近づけていくというAI技術(人工知能)の一つ。 人口ニューラルネットワーク技術は機械学習技術の一種である。


※機械学習の方式は大きく分けて
教師あり学習
強化学習
教師なし学習
の三つに分けられる。
ディープラーニングは教師あり学習、教師なし学習どちらでも適用可能。

ニューラルネットワークとは

人間の大脳皮質はニューロンという仕組みで構成されている ニューロンの動きイメージ画像(発火した場合。赤い線が刺激入力となる電気信号を表す、赤い線が一度通った黒い線が太くなってるのは強化されたことを表している)

ニューロンの仕組み
-大脳皮質の個々のニューロンは他のニューロンからの刺激(一番最初の入力は感覚器官からの刺激。例えば手でものを触る等)を受け取る=入力

-いくつかの入力とその重さを総合して、発火(他のニューロンに刺激を伝える)するかしないかが決まる。

-発火するとなった場合は、刺激が他のニューロンに伝わる=出力

-一度刺激が通るとその神経回路が強化される
上記が実際の脳神経回路で発生している。ニューロンが集まって網目上につながっているものをニューラルネットワークという。
この仕組みを人工的にコンピュータ上で再現したのが人口ニューラルネットワーク。
ディープラーニングはこのニューラルネットワークを利用した機械学習の仕組みである。

※大脳皮質は領野と呼ばれる要素から構成されている

領野は直径500ミクロン程度の細長いマクロコラムと呼ばれる柱状の機能単位の集合

マクロコラムは直径50ミクロン程度の細いミニコラムと呼ばれる機能単位の集合

ミニコラムの中には100個ほどのニューロン(神経細胞)が局所神経回路を作っている

ディープラーニングのディープとはなにか

ディープラーニングは何がディープなのかというと、ニューラルネットワークの階層を深くした、 という意味でディープである。 ニューラルネットワークはおおよそ3層(入力、中間、出力)に分けられる。 ディープラーニングは、中間層が2層以上のネットワークを対象にした学習手法のことである。

ディープラーニングでは、学習データからマシン側が自動的に特徴を抽出する点が機械学習とは大きく違う。 何に着目するべきかなどのパラメータ調整の必要がなく、 例えばタグ付き画像であれば、タグに対してどんな特徴を利用すれば識別できるのかを自動的に学ぶことができる。

ディープラーニングで何が出来るようになるか

現状ディープラーニングを利用して、今までコンピュータが不得手だった画像認識処理などが 実現可能となっている。 人口知能は現在第三世代のフェーズにある。
ルールベース中心の第1世代は専門家がデータから特徴を抽出しルールを作成する。大規模なプログラムのようなイメージ
統計・探索モデルの第2世代は専門家がデータから特徴を抽出し、パラメータを自動学習
脳モデルの第3世代はコンピュータがデータから特徴の抽出とパラメータの学習を実施
ディープラーニングは第3世代の人口知能である。 今後以下のような分野で技術が発展していく可能性が有る。

画像認識
映像認識
行動認識(ロボティクス)
言語理解

※つまり2019年6月現在ではそんな大したことは出来てなくて今すぐ人間の仕事が奪われるとか、AIと戦争するなんて心配は無い。心配ならもう少し詳しく調べてみると安心できると思う。ただ、未来の事はどうなるかわかりません。

参考文献

参考文献およびWebリンクは以下の通り

・トコトンやさしい人工知能の本 (B&Tブックス) 産業技術総合研究所

・Understanding deep learning in 5 minutes http://www.dataminingapps.com/2016/09/a-basic-introduction-to-deep-learning/ ※上記はたまたま見つけた似たようなコンセプトの英字webサイト。

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ビヨンド
・関東地方に住む ・DIY好きな ・男性

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