みなさん、「ディープラーニング」という言葉を聞いたことがありますか？
AIの分野について関心がある方なら一度は聞いたことがある言葉だと思います。
「聞いたことはあるけどよくわからない」という方も多いと思います。
今回は、ディープラーニングについて解説し、ディープラーニングができること・できないこと、また、ディープラーニングを活用するツールについてご紹介します。
目次
AIの分野で耳にする「ディープラーニングとは？」
ディープラーニングとは、「深層学習」とも呼ばれる、注目を集めるAIの要素技術の1つです。
ディープラーニングでは、今までのシステム以上の精度で、画像や音声、テキストを認識することができるようになり、さまざまな分野で注目されています。
ディープラーニングは「ニューラルネットワーク」という人間の神経回路をモデルに作られたネットワークをベースにしていて大量のデータを学習することで、自律的に特徴を発見します。
なぜ、ディープラーニング（深層学習）は「ディープ（深層）」と呼ばれているのでしょうか。
「ニューラルネットワーク」の構造は大きく「入力層」「隠れ層」「出力層」に分かれています。ニューラルネットワークは、「隠れ層」の部分が何層も重なり、複雑なデータにも対応して、表現する事ができます。
そう言う意味でディープラーニングは「深層学習」と言われています。
ディープラーニングについて詳しくはこちらの記事を参考にしてみてください。↓
なぜディープラーニングが注目を集めるのか
なぜ、今ディープラーニングが注目を集めているのでしょうか。
それは認識精度が高く、ハイレベルのパフォーマンスを実現することができるからです。
例えば、ディープラーニングのメインの活用法である画像認識は、すでに人間を上回る精度だと言われています。
データ不足だった時代、データを収集して分析し、その後起こせるアクションは限られた範囲でしか起こせませんでした。
その後、スマートフォンだけでなく、さまざまなIoTデバイスの普及により、データソースが多様化して定量のデータが入手する事が入手できるようになりました。
しかし、大量なデータを集められるようになりましたが、人間には、そのデータを処理しきることができません。
そこで、データを処理し、分析するニーズと、コンピュータの計算処理能力の向上のタイミングが重なったために、ディープラーニングが活用され始めました。
時間や量の観点から判断すると、ディープラーニングの技術による認識のスピードは、人間を圧倒的に上回っています。
今までは複雑な場合の認識は従来の技術だと処理しきれないと言われていましたが、ディープラーニングの技術の発達により、複雑な状況の意思決定でも認識する事が可能になってきています。
その飛躍ぶりもあり、注目を集めています。
ディープラーニングと機械学習の違いは？
ディープラーニングの技術は機械学習の一部です。
どちらも大量のデータを学習することで、自らデータの特徴を導き出し、認識や予測ができるようになっています。
では、機械学習の中でもディープラーニングの優れている点は何でしょうか？
従来の機械学習技術では、データの特徴を得る際に、データのどこが特徴になるのかを事前に人間が指定する必要がありました。しかし、ディープラーニングでは、どこが特徴になるのかを指定することなく、自ら特徴を見つけ、精度を上げることが可能です。
一方で、膨大なデータが必要になったり、データを学習させるコストが高くなるなどのデメリットもあります。
ディープラーニングと機械学習の違いを完結に表すと、「機械学習中でも急発展を見せた技術がディープラーニング」です。
機械学習について詳しくはこちらの記事を参考にしてみてください。↓
ディープラーニングができることの実例を紹介
ディープラーニングが活用されている分野は、大きく4つに分けられます。
「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「ロボットによる異常検知」の4つです。
これからそれぞれについて事例に触れながら紹介します。
画像認識
ディープラーニングを活用した画像認識は、人間の精度を超えているとして注目を集めました。
画像認識は、学習するデータ、いわゆる画像を入手しやすいため、活用されることが多く、発展も目覚ましい活用方法です。
AIによる画像認識の技術は今までもありましたが、3割程度のエラー率でした。
ですが、ディープラーニングの登場により、画像認識のエラー率を減少させ、2015年に人間を超える精度で情報を処理することができるようになりました。
また、従来の画像認識の技術では、プログラムに認識させるデータをエンジニアが明確に定義する必要がありました。
しかし、ディープラーニングは、学習した画像のデータを基に画像内の特徴を分析し、特徴、法則性を見つけ出し、分類することができます。
画像認識は、広告クリックの予想の面でも活用されています。
今まで、広告をいくつか作成し、テストを行ってから配信していた広告が、ディープラーニングに学習させることで、効果の高い広告を事前に検知することができるようになりました。
画像認識に関して、詳しくはこちらの記事↓
音声処理
ディープラーニングに学習させることにより、声紋認証や、音声認識を高精度で実現することができるようになりました。
音声を認識してテキスト化することや、声紋で判断し誰の声かを特定することができます。
また今では、音声処理の技術を用いて、会議を録音して議事録を作成させることができるようになりました。
身近な例をあげると、AmazonやGoogleが生産しているスマートスピーカーがあります。
「OK Google、〇〇して。」というように、最近では、天気予報を教えてくれるだけではなく、スマートスピーカーに話しかけることで、Amazonで商品を注文することができます。
音声処理に関して、詳しくはこちらの記事↓
https://ainow.ai/2019/08/02/174176/
自然言語処理
自然言語処理の技術では、普段私たちが話している言語をディープラーニングに学ばせて処理することができます。
この技術は、スマホやパソコンで文字を入力する時の文字変換や、GoogleやYahooで何かを調べる時の単語を認識し、処理する時に使われています。
また、画像認識した際の、画像の中に含まれる文字や、会話の内容を文字に起こすこともできます。
メディアの分野では、誤字・脱字をチェックする校閲のために用いられています。これにより、今までより効率的に校閲をすることが可能です。
最近よく耳にする、「自動翻訳」というワードをご存知ですか？
もちろんこれにも自然言語処理の技術が応用されています。
言語を処理できる容量が大きくなり、品詞や文章の繋がりを学習させることで、今日のような自動翻訳を実現することができています。
Skypeで話している時に同時に翻訳することができるサービスも発表されています。
ロボットによる異常探知
異常探知の機能は、自動運転に用いられています。
この技術は、TOYOTAやNISSANといった大手自動車メーカーが実用化を目指して開発を進めています。
完全に自動化するほどの技術はまだ開発されていませんが、一部自動化されています。
車に搭載されたカメラからの情報や、GPSからの読み取れる位置情報以外に、車内に取り付けられたセンサーからディープラーニングが学習し、道路状況や渋滞状況を分析して、判断することができます。
また、TOYOTA自動車では3方に搭載したカメラにより、交差点などでの一時停止や、右折左折もできるようになりました。
また、ディープラーニングが学習した空間把握能力は精度が高く、道路に潜むリスクを察知することもできます。
完全に自動化するまで開発に時間はかかりますが、注目を集める分野の1つです。
ディープラーニングではできないこととは？
現状では例外に対処できないディープラーニング
先述したように、ディープラーニングは大量のデータを学習し、発見した課題に対して人間以上のスピードで正確に判断を下すことができます。
ですが、このディープラーニングにもできないことがあります。
それはデータ不足が原因で起こる例外への対処です。
ディープラーニングは大量のデータを学習して、判断をすることができますが、学習するデータが、全ての問題のパターンではないため、人間が想定していないような解答を出すことがあります。
その点で、現状は解決したい課題に対して100％の精度で処理することはできません。
Pythonを使ってディープラーニングを活用
人気言語のPythonとは？
Pythonとは、YouTubeなどのWebアプリ開発やデータサイエンス、そしてAIの機械学習など幅広い分野で活用されているプログラミング言語のことです。
コードがシンプルでライブラリが豊富というメリットがあり、プログラミング初心者でも学びやすいということで人気の言語です。
近年では教育機関でも学習されています。
なぜディープラーニングでPythonが活用されている？
Pythonは、組み込まれているライブラリが豊富なので、開発効率を上げられます。
Pythonには情報処理系のライブラリが組み込まれているので、ディープラーニングの分野では必須と言っても過言ではないプログラミング言語です。
また、便利なフレームワークが多数あるため、ディープラーニングの分野のソフトウェアでもPythonが活用されています。
また、c言語も書くことができる人はPythonに組み込むことで、Pythonの機能を拡張することができます。
おわりに
今日、ディープラーニングの技術は私たちの身の回りのさまざまな場面で活用されています。
音声認識による自動翻訳や、スマートスピーカーなど身近に感じる例もあったのではないでしょうか。
ディープラーニングは今の学習技術では異例な場面に対応できないと言われています。
ですが、今後も自動運転の面でもさらなる開発が進められるでしょう。
これからも飛躍が期待されているディープラーニングから目が離せません。
駒澤大学仏教学部に所属。YouTubeとK-POPにハマっています。
AIがこれから宗教とどのように関わり、仏教徒の生活に影響するのかについて興味があります。
