- 人工知能でよく聞くディープラーニングって何？
- ディープラーニングと人工知能の関係って何 ？
人工知能について調べていると必ず出くわす言葉がディープラーニングです。
ディープラーニングについて調べてみても「人間のニューラル回路を模して・・・」などと難解な言葉が並んでおり、結局のところ人工知能との関係性がよくわからないということになると思います。
この記事では、ディープラーニングについて解説するとともに、ディープラーニングと人工知能の関係について確認していきます。
ディープラーニングが分かれば人工知能に対する理解も深まっていきますよ！
✔︎ディープラーニングとは人工知能のアルゴリズムの一つ
✔︎ディープラーニングによって制度が上がったため現在の人工知能の主流となっている
✔︎構造については人間の脳のニューラル回路をモチーフにしている
目次
→データサイエンス特化型スクールディープラーニングと人工知能
ここからはディープラーニングについて見ていきます。
ディープラーニングは機械学習における計算手法の一つである
最近の人工知能搭載のソフトウェアの構造 、特にAIをプログラミングスクールで学ぶ場合は次のような形になることが多いです。
（事前準備）機械学習により過去のデータを分析
- 新しいデータを入力
- 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
- 判断内容をもとにプログラミングによって人間の代わりに作業を行う
この一連の作業内容を搭載したソフトウェアがAI搭載のソフトウェアと考えられる
この時、事前に過去のデータを学習させることで特徴を見つけ出し、予測判断のためのアルゴリズムを事前に作っておきますがこの作業を機械学習といいます。
作られたアルゴリズムをもとに新規データを判断し人間の代わりに作業を行うことになるため機械学習でどのような目的で計算させるかモデルと呼ばれる計算式を人間側で指示します。
ディープラーニングはこの計算式を決めるための人工知能における機械学習におけるモデルの一つでしかありません。
ディープラーニングが特殊になる理由
人工知能となると必ずディープラーニングという言葉が出てくるケースが多く、ディープラーニング＝人工知能という図式になることも多々あるくらい特別扱いされています。
ディープラーニングが特別扱いされるのは主に次の理由からです。
- 歴史的な背景
- 技術的な背景
- 構造的な理由
歴史的な背景
ディープラーニングというと最近の技術のような印象があるかもしれませんが、実際はかなり前から考えられていた手法です。
そのため人工知能＝ディープラーニングと考えられることもしばしばあります。
人工知能というのは歴史が古く1950年頃から色々な手法が考えられており、その中に現在のディープラーニングの考えもありました。
しかしながら、学習させるデータの確保やPCの性能の問題、技術的な課題などから実現することが不可能でした。
時代は変わり、現在ではビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータが簡単に集まるほかPCの性能なども飛躍的に向上、これまで課題だったディープラーニングの技術的な課題もクリアできるようになりました。
結果、現在ではディープラーニングが実現できるわけですがそのおかげで人工知能の性能が飛躍的に向上しました。
つまり
- ディープラーニングの理論は昔からあったけど実現することができる環境になかった
- 昔からディープラーニングが実現できれば精度が向上すると多くの人が考えていた
- ディープラーニングが使えないという理由だけではないがその他の手段として違う計算式の機械学習を利用していた
- 最近で実現できるような環境になり実際にAIの精度が飛躍的に向上した
- ようやく実現しAIの性能も上がったのでAI=ディープラーニングの図式が暗黙的に作られた
という事になります。
ディープラーニングは従来の機械学習とは違う経緯から生れている部分があるためディープラーニングは特殊というように考えられることがあります。
技術的な背景
ディープラーニングは非常に応用範囲の広い機械学習になります。
従来の機械学習のモデルは目的、つまりどこに着目するのかがわかりやすい計算式でありどこに着目するのかを人間側で判断し指示していました。
例えば、学習モデルの一つにロジスティクス回帰というものがあります。
ロジスティクス回帰とは複数の変数から現象の有無を考える機械学習モデルになります。
人の健康状態を入力し、その人の体の中でガンがあるかどうかを調べるなどといったことが可能です。
しかしながらディープラーニングは他のモデルと大きく違う特徴が特段の目的を持たずに計算式の中で自ら目的（与えられたデータの特徴）を見つけられることです。
そのため、多くの人工知能で利用されているほか、言語や画像処理といった発展的なAIでもディープラーニングが使用されているため特殊という扱いを受けます。
また、機械学習の考え方はどういった部分に着目して計算するかということを人間が考えて計算式を作っていますがディープラーニングではそういったことを目的がはっきりとしていないというところに着目すると機械学習の概念を含んでいるけど機械学習ではないというように捉えることもできるでしょう。
構造的な理由
ディープラーニングの計算式は人間の脳の電気信号のやり取りを数値に置き換えて計算するという高度なことを行っています。
そのため、パソコン上で人間の脳を再現しているということもできます。
ディープラーニングが他のモデルと大きく違うこと
ディープラーニングはそのほかのモデルと違いなぜそのような結論に至ったのかという特に説明が特にしにくいということがあります。
これまでのモデルというのは、
1.特定の入力変数に対して
2.人間が意図して作った特定の計算を施すことで
3.データ分析の結果から特徴を見出す
であったため、なぜこのような結果になったのかがわかりやすいものが多かったです。
しかしながらディープラーニングというのは、構造が非常に複雑なためなぜこのような結果になったのかという説明が非常に難しい（というより実質不可能）となっています。
ディープラーニングの構造
ディープラーニングと聞くと人間のニューラル回路を模しているといわれますがどういう意味でしょうか。
まず人間の脳の構造は複雑なネットワークが構築されています。
この回路はシナプスと呼ばれノード間の結合を通して判断されますが、このネットワークを模したものがニューラルネットワークになります。
左側に入力変数を入れて計算を行いながらノードを経由し一段づつ右側に進んでいきます。
最終的に出力内容まで進むことでデータから判断を行います。
真ん中の中間層におけるノードについては、ユーザーが任意で指定することができます。
まとめ：ディープラーニングは人工知能でも重要な技術だ！
人工知能と聞くとディープラーニングを必ず聞きます。
このディープラーニングは本来であれば企画学習のモデルの一つにすぎませんが次の理由から特別扱いをされることが多いです。
- 歴史的な背景
- 技術的な背景
- 構造的な背景
また、応用分野も広くさまざまな場面で活躍している技術になります。
こういったディープラーニングを含めた人工知能の学習は非常に難しいものがありますので学習の際には方針が大事です。
当サイトでは人工知能の学習に向けた正しいSTEPをまとめています。
このSTEPでは自分が本当に人工知能を学ぶべきなのかどうかから、人工知能をどのように学習すればいいのかまで正しく考えることができます。
正しい順序で考えないと無駄な時間で悩んでしまい時間を浪費してしまう可能性があります。
いざ学習したとしても、習得できず時間だけではなくお金を失うことにもなりかねません。
人工知能の学習に向けて正しい段階を踏むことで後悔のないようにしてください。
