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【図解】コレ1枚で分かる人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係

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「人間の"知能"は機械で人工的に再現できる」

そんな研究者の理想から 「人工知能」という言葉が生まれたのは1956年のこと。その後、半世紀以上にわたり研究が続けられてきた。この間、迷路やパズル、チェスや将棋といったゲームをうまく解くこと(探索と推論)から始まり、人間が持つ知識を辞書やルールとしてコンピューターに登録し、専門家のような回答を導こうとする研究(ルールベースとエキスパートシステム)が行われてきた。しかし、人間が辞書やルールを作るのだから、世の中の全ての事象を登録することなどできない。また、世の中には普通にある矛盾するルールが与えられると処理ができなくなってしまうといった課題も抱えていた。そのため狭い限られた分野では成果を上げることはできたが、様々な分野で広く応用が利く「人間の"知能"」にはほど遠いもので、大きな成果をあげることはなかった。

その後、特定分野でのデータを解析して、分類や区別、判断や予測を行うための規則性やルールを見つけ出す手法「機械学習」が登場する。「機械学習」の考え方は以前からあったが、コンピューター性能が不十分であり、その能力を発揮するには至らなかったが、コンピューター性能の向上と手法の進化と共に、その能力を高めてきた。また、インターネットの普及により大量の学習データを低コストで集められるようになったことも、この研究を加速していった。

「機械学習」は、どのような特徴に着目して分類や区別、判断をおこなえばうまくいくのか、つまり分析の基準となる「特徴の選定と組合せ(特徴量)」を人間が指定しなければならない。この特徴量についての分布やパターン、規則性を大量の学習データを分析することで見つけ出し、その結果を利用して分類や区別、判断をさせようという手法だ。しかし、特徴量は人間が設計し登録しなければならず、その巧緻が結果を大きく左右していた。

その後、人間が画像を認識するときの脳の働きについて研究が進み、その成果を応用した機械学習の一手法である「ディープラーニング」が登場する。この技術は、特徴量の選定や組合せを、データを解析することで自ら作り出すことができる。そのため、人間の能力に依存せずデータ量を増やすほどに、その性能を向上させることができる。世の中の森羅万象を勝手に分類できる可能性が生まれたとも言えるだろう。いまでは、画像の認識に留まらず、音声の認識や言葉の理解などで人間の能力を凌駕する性能を発揮しつつある。

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