【今さら聞けない？】 AI（人工知能）とディープラーニング

こんにちは、satoshiです。
 
2016年3月に囲碁の世界王者とAIが対戦し、AIが圧勝したことは記憶に新しいです。「頭脳ゲームの最後の砦」と言われていた囲碁においてAIが勝利したことは、歴史的事件として人々に大きなインパクトを与えました。
 
いま、AIの性能は急速に進化しています。そしてAIの利用範囲もどんどん広がっており、我々の生活の身近なところでも活用されています。
今回は「今さら聞けない？ AI（人工知能）とディープラーニング」をお送りします。
 

AI（人工知能）とは？

AI（Artificial Intelligence：人工知能）とはひとことで言うと、コンピュータ等により人工的に人間と同様の知能を実現させる技術のことです。
 
AIの歴史は1950年頃から始まっています。1945年、アメリカのペンシルベニア大学で世界初のコンピュータ「ENIAC」が誕生しました。これを機に、人間の知的活動を行う機械の研究が盛んになり、1956年のダートマス会議において、ジョン・マッカーシーが「AI」という用語を生み出しました。
 
ひとくちにAIといっても、現在では大きく分けて２つの分野が存在しており、その研究対象は大きく異なります。ひとつは従来型のAIで「機械学習」という手法が使われています。そして、もうひとつは「計算知能（CI）」と呼ばれる分野で、より人間の脳に近い思考を目指したものです。AIを理解するには、まずこの２つの分野が存在するということをおさえ、そして、それぞれの特徴を知るのことが近道です。
 

従来型AI「機械学習」とは？

皆さんがAIという言葉を聞いてまずイメージするのは、この「機械学習」ではないかと思います。機械学習は記号的AI、論理的AIとも呼ばれ、統計学的側面を持っています。
機械学習とは、データから反復的に学習し、その中からパターンを見つけ出すというものですが、人間が判断基準をプログラミングしてあげなければ、コンピュータは判断を行うことはできません。

例えば、AIに「犬」の画像を識別させようとしたときに、「犬」がもつ外見的特徴を人間が定義してあげる必要があります。ひとくちに「犬」といっても、多種多様な犬種がいますし、犬種によってその特徴も大きく異なります。オオカミに近い犬種もいれば、パグのように丸い顔の犬種もいます。これらを同様に「犬」と判断するための定義をするというのは、そう簡単なことではありません。
 
このような複雑な識別を行う際には、機械学習では特徴を定義するのが難しくなります。
 

「計算知能（CI）」とは？

一方、「計算知能（CI）」とは、非記号的AIとも呼ばれ、脳の神経回路（ニューロン）をモデルにしたニューラルネットワークなどがあります。そして、最近話題になっている「ディープラーニング」も、ニューラルネットワークがベースになっています。
 
ディープラーニングは機械学習のひとつと言えますが、ニューラルネットワークの技術を応用している点が、従来の機械学習とは大きく異なります。ディープラーニングは、回路の中間部分を多層からなる構成にすることで、データの特徴を多段階でより深く学習することができるようになりました。
 
先ほどの「犬」の画像の識別を例に、従来の機械学習とディープラーニングの違いを見てみましょう。従来の機械学習では、人間が犬の特徴を定義する必要がありました。しかも、犬の特徴をすべて定義するのは至難の業です。
 
ディープラーニングはというと、人間が犬の特徴を定義する必要は無く、AI自身が犬の特徴を探し出して定義します。この点がディープラーニングの画期的な部分です。これにより、人間が特徴を定義するのが困難な画像認識や、音声認識の分野で注目されています。
 
ディープラーニングの技術は、ECサイトへの応用も期待されています。例えば、ユーザの好みの洋服の特徴を学習し、その共通項をAI自身が見つけ、ユーザの好みにマッチする商品を勧めたりすることができるようになります。「洋服の好み」といったような、言語化して説明するのが難しいものに対して、高い効果が見込まれているのです。
 

最後に

AIの分野はとかく専門的になりがちで、大枠を理解するのが大変ですが、少しでもイメージを掴んでいただけたなら嬉しいです。今後は、実際にAIを用いたwebサービスをご紹介していきたいと思います。ECサイト運営に役立つものも続々とリリースされていくことが予想されますので、新情報をこまめにチェックしていきましょう。