【機械学習】何でもかんでも深層学習、機械学習を使えば良いってもんじゃない

テクノロジー

現代はAI(artificial intelligence,人工知能)ブームです。

ニュースでも「人工知能を使った、、、」、「教育にもAIが、、、」などと、頻繁にこの言葉を聞くようになりました。

今回は、この「AI」と呼ばれるものを作っているアルゴリズムについて議論していきましょう。

AIとは

そもそも、人工知能という言葉は約60年も前(ダートマス会議 (1956))に生まれました。

実は、学問の世界では人工知能ブームはこれで3度目であり、現在のブームは「第3次人工知能ブーム」と言われています。

今までの人工知能ブームとは違うのは、「情報拡散力」と「技術の発展」の程度が爆発的に飛躍したことです。

2015年、Google DeepMindが開発したコンピュータプログラム「アルファ碁」が、囲碁プロの人間に勝利したことが、ニュースで大変有話題になりました。

このとき、このアルファ碁が人工知能としてメディアに取り上げられたことで、

多くの人が「人工知能」という言葉を知るようになりました。

「人にコンピュータが勝った」というインパクトと、昔にはなかったSNSやニュース媒体により、人工知能ブームが始まったのです。

その後も、人工知能関係の研究開発、および商品化は加速しており、たびたびニュースに新しいAIが取り上げられています。

ところで、「人工知能」にはいろいろな分類があり、いまだに定義がはっきりと区分されていません。

ですがとりあえずは「強いAI」「弱いAI」などと、分けられていて、

「強いAI」は、すべてにおいて人間よりも優れているAI、

「弱いAI」は一部の能力で人間よりも優れている点があるAIとされています。

ですから、アルファ碁は「弱いAI」ですね。100メートル走で、アルファ碁が人間に勝つことは無いでしょうから、、、

大きなニュースは「人工知能、AI」としか伝えない

AIを作っている学習プログラムにも色々あります。

基本的に、今世間で話題にされているものには、「深層学習(ディープラーニング)」を用いています。

アルファ碁も、深層学習の一種である「深層強化学習」を用いて学習しています。

人工知能プログラムには、計算アルゴリズムの一つとして「機械学習」があり、機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などと分類され、

そこには「深層学習」という学習アルゴリズムがあり、さらに「深層強化学習」「分散深層強化学習」、、、など、たくさんのアルゴリズム分類があります。

しかしながら、全国ニュースなどの多くの人が見るニュースや商品の宣伝には、これらはすべて「人工知能」として登場します。

「分散深層強化学習を用いた自動車運転の、、、」とか言われても伝わりにくいし、売れなそうですからね。

一部の人が使用しているスマホのアプリニュースなどでは正確な名称で発表していることもありますし、もちろん正式な論文では正式な名称で発表されますが、世間一般の人が目につくのは「人工知能」「AI」のみでしょう。

なんでもかんでも「機械学習」「深層学習」を使うと、かえって効率が悪くなることもある

さて、今回の本題です。

すでに話した通り、人工知能には様々な計算アルゴリズムがあるわけですが、

「深層学習を使えばすごいことができる!!」という風潮があり、

なんでもかんでも深層学習を応用しがちです。

しかしながら、深層学習は多層からなるニューラルネットワークをアルゴリズムに用いていて、計算量が莫大なのが一般的で、GPUなどが必要になったりと、リスクが伴うことがあります。

人はなにかやりたいことがあって、計算プログラムを組むわけですが、

その「やりたいこと」によっては、わざわざ深層学習のような計算量が多い計算方法をとらなくてもできる場合があります。

たとえば、2次関数の最小値を見つける問題を解くのに、何層もニューロンを用意した深層学習で解くこともできますが、そんなことをするよりも、もっとシンプルなアルゴリズムで解くことで、計算時間も計算容量も節約できるでしょう。

確かに機械学習、深層学習はすばらしく強力なアルゴリズムですが、

適材適所の計算方法をとるようにしましょう。

世間にでている「人工知能搭載」の商品のなかには、深層学習なんて使っておらず、単なる簡単な数学で記述される最適化アルゴリズムを使っているだけのこともあります。

ブームに乗っかることで、商品を売るつもりなのでしょう。これらに使われているのは新しい技術ではなく、今までも使われてきた計算方法です。

まあ、人工知能搭載とかいわれたら、すごいものに感じてしまいますよね。

では、今日はここまでで。ありがとうございました。

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