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【人工知能】AI、機会学習、ディープラーニング、グーグルは「AIファースト」ヘ

グーグルは「モバイルファースト」から「AIファースト」へ舵を切り未来へ歩み始めています。私もアルファベットの株式をワンタップバイでこつこつ買い増しをしているのですが、実際のAIとは何なのかをまとめていきたいと思いましたので、書いていきます。


人工知能とは、知的な情報処理やその技術のことを指し、人間のように何かが出来るようになること、またはそれを超えるようなことが出来ると表現されています。

 

このニュアンスは機会学習、またその中のディープラーニングのことを言っているのですが、全部同じ意味のように聞こえますが少しずる違うので区別しておきましょう。

 

機会学習とは

『膨大な入力と答えのセットを通じて知識を獲得すること』である。

特に、画像データ等を一段階の処理では判断が難しく、同じデータを二段階、三段階と複数の段階を経て処理を行い、結果を導き出す技術をディープラーニングと言う。

機会学習のひとつがディープラーニングであり、その他の計算プロセスは、決定木、帰納論、ニューラルネットワークがあるのでひとつずつ確認していきます。

 

決定木

 Yes or No の分岐を繰り返して学習する。コンピューターがこれを学び、たとえば症状から病名を特定したりする方法。

 

帰納

AならばB、BならばCと論理式を学習する。これをつかってコンピューター自身が答えを出す。

 

ニューラルネットワーク

コンピューター上に、脳の神経細胞であるシナプスと同様な神経伝達の仕組みを作り、計算処理をする。人工的に作ったニューロンをノードと呼んでいる。

入力層、中間層、出力層を設定し、入力した信号の合計が決めた値(しきい値という)を超えたときに、ノードは信号を出力し、どのようにノードをつなぎ合わせていくか(重み付け)を考える。

※これだけ読むと難しいので、飛ばしてディープラーニングへ進んでほしい。

 

ディープラーニング

ニューラルネットワークの中間層を多層化し、数十、数百とノードを構成したものである。例えば画像認識をするときに、同じ画像を何度も何度もスクリーニングをかけて、これは女性の人間が微笑みかけている写真である、と言った判断をコンピューターが自分で判断できるようになうことである。

※以下グーグルが提供しているツールである。翻訳をかければ日本語も分かりやすく書かれているので、興味のある方はどうぞ。

 

playground.tensorflow.org

 

上記で機会学習の計算するモデルを紹介しましたが、機会学習の学習方法にはふたつあることも併せて覚えておきたいところです。

 

教師あり学習

これは犬ですか、これは猫ですかと正解・不正解の解答の膨大な量を蓄積していく学習。

強化学習

サッカーの試合を勝つために、繰り返し練習して価値のパターンを学び、その知識を膨大に貯めていく学習。

 

になります。少し前に話題になったアルファ碁は何回も何回も勝ち方を学び、最強になったということになります。機械学習ディープラーニング用い辿りついた結果です。

 

ディープラーニングは大量のデータがあり、複雑な問題の正解や解決の傾向を導き出すことが得意であるが、逆に1円単位のよう解には誤差を出すような苦手分野も存在します。また画像を見て、それが何なのか判断することはまだ人間の方が優れているようです。

 

AIは魔法のようなものではなく、膨大なデータの処理が出来るようになった時代だからこそ表舞台に出てきたと言えます。

しかし、ディープラーニングは前例を教えても、解き方を教えません、人間が思いつかないような答えを出してくることが可能性としてあります。シンギュラリティは近いかもしれませんね。