桜花爛漫

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『ディープラーニング(深層学習)』プロに完勝したgoogleのAlphaGoその学習方法とは!

   

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『AI』聞くには聞きますが、どちらかと映画や漫画の世界で聞くほうが多いと思います。
そんな『AI』の進化を世界に見せつけたGoogleの『AlphaGo』はどのような仕組みで作られているのか?
あまりに高度な内容だったので、これからのための第一歩的な記事になっています。

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キーワードは『ディープラーニング(深層学習)』?

私もこれからの時代の流れについて行こうとテレビを見ていましたが、その中でも頻繁に出てくるキーワードがこの『ディープラーニング』でした。

この言葉じたい「ん~」となるものですが、もう少し記事等を漁っているとちょっと身近な事例がありましたね。
『GooglePhotos』です。

このGooglePhotosについている機能『写真の整理を支援』してくれる機能にディープラーニングは使用されているのです!
これは少しとっかかりができるかもということで、もう少し眺めてみると何度も見かける言葉が!

『ニューラルネットワーク』『特徴』

この『ニューラルネットワーク』というものがポイントになっており、このネットワークがいわゆる学習を行うネットワークということ!

最初のとっかかりとしてある程度の分類されたデータを学習させる。これは基本知識のようなものでしょうか。
例えば『猫』を学習させる場合、みなさんも覚えてないと思いますが『猫』を初めて見た時は『それがなんなのかを理解できなかった』と思います。

これは『猫』だよ。と教えられて初めてその物体を『猫』と認識できたわけですね。この認識させる部分をニューラルネットワークが担当しているとのこと。ん~難しい・・・。

もう一点の『特微』と組み合わせるとそれがもう少しだけわかりやすくなる気がします。
みなさんが『猫』を認識する際に全体像を見て『犬』と間違える人はかなり少ないと思います。

それは『猫』の特徴をみなさんが無意識のうちに覚えているからなんですね。
なので全体像をみなくても例えばシルエット、または身体半分などを見てもこれは『猫』だと認識できるのです。

この特徴を記憶して答えに導く道のりというのがニューラルネットワークの仕組みなんですね!
これを何度も何度も繰り返し行うことで分類が作られ、未学習のものは類似したものから推測して道のりを作っていくということなのです!

なんだか貴方は漫画や映画のキャラクターにするとこんなキャラクターです!って、
特徴を『はい』、『いいえ』で答えていくアンケートみたいなイメージを持ちましたね。

やっぱり難しいディープラーニング

これからAIがもりもり発展していきそうなので少しでもかじっていこうと頑張りましたが、なかなかどうして難しいですね・・・。
上記の説明は決して鵜呑みにしないようにお願いします!

ですが、これからもパソコンの処理能力が上がっていけば上記の計算をより早く膨大な量を処理できるようになっていくと思います。

なんだか映画や漫画の世界が少しずつ近づいてる気がしていますが、今後AIはどのような形で私たちの生活に関わってくるのかくるのかとても興味がありますね!

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