【記事】「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか

「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか

「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか。GPUコンピューティングを推進するNVIDIAが、これらの違いを背景および技術的要素で解説した。


米NVIDIAは2016年7月29日、公式ブログでテクノロジージャーナリストであるマイケル・コープランド氏による記事「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」を公開した。

「AI:人工知能」が注目を集めている。このAIは、「機械学習」や「ディープラーニング」とともに取り上げられることが多いことから、この3つの単語の意味や背景を整理して解説したものだ。

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記事では、AI、機械学習、ディープラーニングの関係は、「同心円的に表す」と理解が進むと説明している。

最初に生まれた、最も包括的な概念がAI。

次に発展した機械学習がその中に含まれ、最後に登場したディープラーニングがさらにその中に含まれる構図だ。


AIの概念は、1956年に米ダートマス大学で開催された会議で確立したとされる。

以後、盛り上がりそうで冷めていく波が繰り返されてきたが、ここ数年、特に2015年以降より急速な盛り上がりを示している。

現時点で実現されているのは、特定のタスクを人間と同等、またはそれ以上の処理速度でこなす「特化型AI(Narrow AI)」となる。

特化型AIの例としては、米ピンタレストの画像分類や、米フェイスブックなどでの顔認識といったものが挙げられる。

これらの技術は、人間の知能の「特定の側面」を再現するもので、それを可能にするために利用されているのが機械学習である。

機械学習とは、世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から傾向を学習して、判断や予測を行うためのアルゴリズムを使う手法。

「大量のデータとタスクを実行する方法を学習する能力」を提供するアルゴリズムによって、マシンの訓練が行われる。

そこで、登場したのがディープラーニング技術となる。

ディープラーニングを支えるアルゴリズムのアプローチが「ニューラルネットワーク」だ。

多層構造のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク)を使った機械学習がディープラーニングと呼ばれるようになった。

2016年現在、ディープラーニングを利用して訓練されたシステムによる画像認識性能が、人間の能力を超えるまでになっている。

それは、猫の識別から、MRIスキャン画像を用いたがんの兆候の発見まで、多岐にわたる。

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ディープラーニングによって、機械学習、そしてAI分野の実用的応用が数多く実現するだろう。

ディープラーニングが今後もAIに明るい未来をもたらすと記事では予想している。

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コメント

  1. sana より:

    昨日に引き続きメディアを賑わす言葉について、わかりやすく説明して頂いてます。
    日本語の場合、これに深層学習(ディープラーニング)が加わるので、ますます混乱するんですよね。

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