自動運転など、いつのまにか生活に浸透する「ディープラーニング」 - 西田宗千佳の家電ニュース「四景八景」

だ。

ディープラーニングとは、巨大なコンピュータシステムを使って、複雑なデータから必要な情報を収集するための手法であり、データの内容からある程度自律的に情報を整理する手法といっていい。

ざっくりと説明しよう。ディープラーニングでは、脳機能を数学モデルで再現する「ニューラルネットワーク」が使われる。これ自体は、PC普及以前の1960年代まで、コンピュータで問題解決を目指す手法として注目されていたのだが、現在一般的な「データベース的人工知能」に競争で負けた。

ニューラルネットワークは、人間が自ら学習して知識や認識を強化していくように、自ら認識を高めていくのが特徴なのだが、その学習よりも、人がパラメータ設定を行って認識に利用するほうが、パラメータ製作の手間を含めても効率がよかった。

そうした状況をひっくり返したのが、ディープラーニングという手法だ。ニューラルネットワークでの学習プロセスを多層化して「深く」するから「ディープ」なのだが、色やディテールなどに分割したり、エリアを分割したりして学習層を多層化し、グルグルとフィードバックすることで、機械学習によるパラメータ構築が、人の手によるパラメータ構築を超える速度と効率を実現した。