人間の頭脳がモデル！？ AIが「学習」する仕組みとは

2017年6月13日

最近よく見聞きするようになった「AI」（人工知能）という言葉。漠然と、日常生活の大部分が自動化されるイメージをお持ちの方が多いのではないでしょうか。
今回は、AIがなぜ、私たちの行動を代わりに実行することができるようになってきているか、その仕組みについてご紹介したいと思います。

AIの仕組み

私たちがよく耳にする「AI (Artificial Intelligence)」という言葉は、厳密には、学習機能を持った機械を作るという工学・科学分野という広義の概念です。そのため、自己学習機能を持った機械を意味したり、自己学習機能そのものを意味したりします。

AIを実現する手法として提示されているのが「ディープラーニング」です。この機能は人間の脳の構造を模した「ニュートラルネットワーク」を発展させた方法です。

例えば人間がトマトをトマトと認識する際の手順を理論的に説明すると、その物体の色や見た感じの質感、におい、そして過去に自分がトマトとして認識・記憶した情報をもとに、それは「トマトだ」と判断していると思います。

これを「ニュートラルネットワーク」のシステムに置き換えると、コンピュータに与えられた物体を、トマトかどうかを判別させる命令を与えた「入力」の段階から、トマトと判別するための項目（物体の色、質感、使用方法）を検証する「中間」の段階、そして検証した項目から、最終的にその物体は何なのかという結論を「出力」する段階に分けられます。

これらの段階を「ニュートラルネットワーク」では、順に「入力層」「中間層」「出力層」と呼んでいます。

この「ニュートラルネットワーク」システムを応用したのが、「ディープラーニング」です。「ディープラーニング」では、中間層が「ニュートラルネットワーク」の構造よりも多層化しています。

つまり、物体や人物を判別するための検証項目がより細かくなっており、その分精密な判断ができるようになったということです。そして「出力層」で出された答えが必ずしも正しいわけではないので、間違えた時の機械が導き出した答えと、実際の答えの差異を分析して蓄積することで正確性を高めているということです。

つまり、より精密に物体や人物を検証するだけでなく、導き出した答えの分析も行って、適切な「出力」を行っているのです。

AIの応用「e-AI」とは

AIと同じくらい、最近よく耳にする単語に「IoT(Internet of Things)」がありますね。

日常のあらゆるものがインターネットにつながるようになるという状況を踏まえると、日常のデバイスも、自ら学習するAIになる可能性があります。
ルネサスエレクトロニクス株式会社では、この可能性を「e-AI」というソリューションとして実現しようとしています。個々のデバイス自身が「ディープラーニング」を通して、効率性を高めていくので、今まで以上に電力などのコストを節約することができます。集めたデータをまとめて分析するというクラウドAIと比べると「e-AI」では 10倍以上素早く反応することができるようになるといわれています。

参考URL

ルネサスエレクトロニクス「業界初、ディープラーニング結果をすべての組み込み機器へ「e-AI」提供開始」

AI分野で求められている人材

AIが台頭する中で、AI分野で活躍できる人材ニーズも高まってきていますが、これまでのエンジニアと何が違うのか疑問に思う方もいらっしゃるかもしれません。

これまでのエンジニアが行ってきたことは、コンピュータ・ソフトウェアを作成・利用するために、これまで導き出されてきた理論や手法を、実践に適用することでした。
例えば、これまで現場で利用されてきたソフトウェアの課題や強みを蓄積し、改善したり、新たなソフトウェアを開発することです。

その一方で、AI分野を担うためには、「ディープラーニング」という機械学習を構築する必要があります。そのために、いままでの蓄積されてきた理論や手法を体系化するよりも、膨大な情報の中から求めている結果を効率よく引き出すことが求められています。

つまり、アルゴリズムを理解していることや、データ解析を活用できるなどのスキルが求められています。 AIといっても、そのなかでも様々な分野に関係することですので、特に気になった分野では、何が求められているのか確認することも大切です。

インターネット・アカデミーでは、こうしたAIに発展するアルゴリズムやプログラミングを学習することができます。
また、カウンセリングも行っておりますので、あなたの関心のある分野やビジネスから、身につけるべきスキルを明確にすることができます。法人研修ではカスタマイズ講座の提供も実施しておりますので、ぜひお気軽にご相談ください。

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