【図解】コレ１枚でわかるAI、機械学習、ニューラル・ネットワーク、ディープラーニングの関係

「人工知能／AI」は、半世紀以上にわたり研究が続けられてきました。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させる方法（ルールベースとエキスパートシステム）が登場しました。しかし、人間が、世の中の全てを辞書やルールとして登録することはできず、また、普通にある矛盾するルールが与えられると処理できなくなるといった課題も明らかとなりました。そのため限られた分野では成果を上げられましたが、広く応用が利く「人間の"知能"」にはほど遠いものでした。

その後、データを分析して、分類や区別を行うための規則や法則を見つけ出す手法「機械学習」が登場します。「機械学習」のアイデアは昔からありましたが、コンピューター性能が不十分で成果をあげられませんでした。しかし、コンピューター性能の向上と新たな手法の開発により、この状況は大きく変わりました。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、この研究を加速しました。

さらに人間の脳が、どのように知的処理を行っているかの仕組みの解明が進み、これを参考に「ニューラル・ネットワーク（脳神経回路）」と呼ばれる「機械学習」方式が注目されるようになりました。

そんな「機械学習」は、当初どの特徴に着目して規則や法則を見つけ出せばいいか、つまり「着目すべき特徴の選定とその組合せ（特徴量）」を人間が指定しなくてはなりませんでした。その特徴量に基づいて、うまく分類や区別ができるような適切な値を学習データから見つけようという手法です。しかし、特徴量は人間が設計・登録しなければならず、その巧拙が結果を大きく左右します。

この状況を大きく変えたのが、「ディープラーニング」です。この手法は、特徴量の選定や組合せを人間ではなく、データから自動生成するもので、人間の能力に依存せず、人間には気付くことができなかったより適切な特徴量を見つけ出すことができるようになり、結果の精度が大幅に向上しました。元々は、画像を識別することを目的に開発されましたが、いまでは、これに留まらず、音声認識や自然言語理解などで人間の能力を凌駕する性能を発揮するものや、画像や音声の生成など、広範に応用されています。

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