ディープラーニング

AIとセットで使われることの多い「ディープラーニング」
これを直訳しても、本来の意味にはなりません。
AI自体、「人工知能」と訳されていますが、この知能の幅がきわめて不明確なんですね。

なぜかと言えば、今、世界中で大変な勢いで研究されている分野だからです。
現在の限界は、いつまで限界かはわかりません。誰かがその限界を破ると、また、その次の限界が明らかになっていきます。

現状では、膨大なデータを覚えこませたその中に、質問に対しての類似性を持ったデータを引き抜き、真似をしてその真似具合を評価して、また学習することの繰り返しが、一般的に行われています。
この過程で、真似の度合いを進化させる工程があります。

真似た結果の不具合を指摘され、その部分を修正して修正してそっくりになるにつれて真似た結果への評価が高くなっていきます。
人間が似顔絵を描くときの、書いたり消したりと似ているかと言えば答えはNo,コンピューターの利点である超高速演算をフルに使って、完璧試行錯誤の世界で自分の評価を上げていきます。

簡単に言えば、絵画を描くにしても、全体に雰囲気なんて言うものはほぼ計算に入れず、原画の持つ持ち味には目もくれず、ただひたすらに真似したとされる出力を続けます。
しかし、いったん一か所の色味が合えば、そこはもう触る必要がありませんから、全体の演算量を減らすことが出来ます。

そうすると、その色味にあった周辺の色までが決まってきます。すると後は急速の色の候補を絞ることを覚えていきますから、突拍子もない色を計算して出力することがなくなる分、演算は効率が良くなってきます。
このよう、自分へのフィードバックをもとに、改良していく過程が、まさにディープラーニングと呼ばれる工程です。

何せ、計算スピードの勢いに任せた学習法なので、効率的とは言えませんが、人間だって「下手な鉄砲、数打ちゃ当たる」と言っているような、場当たり的なことわざが存在するくらいです。
そして、何より忘れてならないのは、この手法も人間が考え出したレベルの中の出来事だということです。

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