第3次AI(人工知能)ブームⅡ　～AI開発のブレークスルー「ディープラーニング」

　人工知能の開発において、50年来の大きな壁の一つであったことが、2012年のあるAIに関するコンペでブレークスルーが起こったのだそう。

そのコンペとは、AIの画像認識の技術性能の向上を競うもので、参加は東大やオックスフォード、ゼロックス他、世界の名だたる研究機関によるもの。何をやるかと言えば、1000万枚の画像を与えて機械が自ら学習し、そのうち15万枚の画像が何であるかを当てるテストを行い、その正解率を競うのだそうだ。

膨大な画像情報の中から、そこに共通する特徴を抽出し、そのパターンを分類し、そしてそれが何であるのか、それを表す概念を機械自らが確立し、それに当てはまる言語表現を一致させるという、その性能を競うというもの。

与えられた情報から、どうその特徴を認識するのか、その特徴表現の設計をプログラミングするのが膨大な人為的な作業で難しく、人工知能開発の大きなハードルだったのだそう。まさしく研究者の職人技の極みの領域だったのだそうだ。毎年このコンペでは、何年もかけてやっと1%、そのエラー率が向上するという世界。

例年、そのエラー率は26%台のコンマ数%の攻防を繰り広げていた。ところが2012年、初参加したカナダのイェール大学のチームがエラー率15%台という、まさに桁違いの数値をたたき出しとのこと。AI開発の世界では、世界的な衝撃が走った大ニュース。残

念ながら私たちには、そのすごさがまったく理解できないが。

このイェール大学がブレークスルーを起こしたその研究が「ディープラーニング」、機械自らが特徴設計をしていく機械学習というものだそうだ。プログラミング自体は、人間が気の遠くなる膨大な作業で与えなければならなかったことが、機械自らでその学習をするようになっということ。「機械が自らでネコを認識するようになった。」というニュース。

そのことがいかにすごいことなのかは、AI開発における今までの歴史、経緯を知らなければ理解できないので、また次回以降その点については触れられればと思う。このことを知ることは、自身の論理思考力の飛躍にもつながるのではないか。要は膨大な言語表現の、概念の具体抽象の次元階層化の話だ。このAI開発のブレークスルーの話は、私たち自身の「脳内OS構築」のブレークスルーと共通する。

このディープラーニング、機械自らによる「特徴表現学習」は、AI開発における50年来のブレークスルーなのだそうだ。AI開発の基本要因にあたる部分は1956年頃からの第一次AIブームの10年～20年ぐらいに大体出来上がっていたらしく、その後はマイナーチェンジが進んだくらいで、その大きなハードルの一つになっていた部分が、特徴表現学習だったのだそう。特徴表現学習って何？も次回以降。