第３１回　『ディープラーニングとニューラルネットワーク』

皆様こんにちは，同志社大学の土屋誠司です．人工知能の第３１回目の今回は，ディープラーニングとニューラルネットワークについて書いてみたいと思います．

人工知能は，人間などの知能をコンピュータでシミュレーションしたものです．つまり，その基となった人間などと同じように，人工知能が学習することともまた可能です．例えば，人間から教えてもらった少しの正しい知識を参考にして，たくさんの情報を使って学習することができます．人間で言うと，先生に教えてもらって勉強するのと同じ方法です．人工知能の場合は，人間が入力した正しい知識が先生（教師）の代わりになります．この学習方法を『教師あり学習』と呼びます．

この『教師あり学習』で最近注目されている方法に『ディープラーニング（Deep Learning）』というものがあります．これは頭の中にある脳の仕組みを真似した方法で，1980年代に開発された『ニューラルネットワーク』という技術をより発展させたものです．脳の中にはたくさんの細胞があります．その一つひとつの細胞は複雑なことはできず，「ON」か「OFF」か，つまり「1」か「0」かしか出力することができません．しかし，その細胞がたくさんあると，たくさんの「ON」と「OFF」がつながりますので，複雑なことをすることができるようになります．

ディープラーニングやニューラルネットワークで学習して賢くなるためには，たくさん正しいことを教え，それらをたくさん覚える必要があります．少ない知識でも学習することはできますが，多い方がより賢くなります．そして，それらの知識を利用して，まだ教えてもらっていないことも正しく判断でき，正しい答えを見つけられるように，しっかり考える必要があります．実際には，正しいと教えてもらったことを正しいと出力できるように，「ON」，「OFF」を切り替えていきます．たくさんの「ON」，「OFF」を切り替えていき，すべての物事に対して，すべて正しい出力ができるまでこの作業を繰り返します．結果として，賢くなっているということになります．

これは，我々人間も同じです．生まれた当初は何も知りませんが，いろんな人からいろんなことを教えてもらって，覚えて，考えて，自分で答えを出せるようになります．頭の中にある細胞がしっかり「ON」，「OFF」を切り替えたのです．

ただこの方法だと，先生（教師）が必ず必要になりますので，人工知能だけで自動的に学習することはできません．そこで，教えてもらった正しい知識を使うのではなく，インターネット上の情報をたくさん集めてきて，みんなの意見を参考に学習する方法があります．この学習方法を『教師なし学習』，特に『ビッグデータの解析』や『データマイニング』と呼びます．みんなが言っていること，やっていることは正しいのではないかと考える方法です．多くの場合，みんなが言うこと，することには偏りが生じます．この偏りを統計処理することで学習していくことになります．

次回は，他の機械学習手法として，強化学習について書いてみたいと思います．