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人工知能(AI)

AIの進化には欠かせない「ニューラルネットワーク」とは?



「AIについてのニュースで、”ニューラルネットワーク”という言葉を目にしたが、どういった意味なのだろう」と考えていませんか?


AI(人工知能)の研究は長年行われてきましたが、ここ数年は驚異的なスピードで発展しつつあります。その背景には、機械学習やディープラーニングなどの技術の向上があります。

このAIを正しく理解するためには、人間の脳の仕組みを模したアルゴリズム(計算手法)=ニューラルネットワークの知識が必要です。

そこでこの記事では、AIの進化に欠かせない「ニューラルネットワーク」について、詳しく解説します。

 

・ニューラルネットワークとは

・ニューラルネットワークの仕組み

・ニューラルネットワークで何ができるようになったのか

・様々なニューラルネットワーク

 

この記事を読んで、AIとは何か、その仕組みから理解しましょう。

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みの特性をコンピューター上で再現するための数理モデルです。

人間の脳に存在するニューロン(神経細胞)は、その結びつきによって、情報伝達を可能にしたり、記憶が定着します。このような脳の情報処理ネットワークの仕組みを単純化して、機械が行うことができるようにする技術がニューラルネットワークです。

人間の脳に無数に存在するニューロンは、それぞれは結合しているわけではありません。しかし必要に応じて、ニューロンはシナプスと呼ばれる伝達器官で別のニューロンに結合し、互いに信号をやり取りします。人間が行う思考や記憶は、脳内で膨大な数のニューロンがシナプスで結合し、相互通信することで実現していると考えられています。

コンピューターも、内部で信号をやり取りしながら演算などの処理を行うという点では、人間の脳の仕組みと似ています。そこで、人間の脳のニューロンのように、コンピューター上でニューロンを設定し、ニューロン同士が相互通信することで、判断や推論を行う仕組み「ニューラルネットワーク」が考案されました。

ニューラルネットワークの学習

ニューラルネットワークは、人間の脳と同様に「学習」することによって成長します。ここでいう学習とは、人間が望む正しい答えを機械が導き出せるように、パラメータを調整する作業を指します。

パラメータは値であり、特定の個体ごとに値を設定する「重み」や、値を偏らせるために設定する同じ値「バイアス」に分かれます。ニューラルネットワークにおいて、パラメータはシナプスの強度を表すもので、学習によってその値を最適化されていきます。

ニューラルネットワークでは、情報と情報のつながりに重要度をつける「重みづけ」によって、精度が向上します。機械が正しい判断をできるようにするためには、何度も学習を繰り返さなければなりません。このプロセスを経て、ニューラルネットワークは、判断や推論のルールを独自に把握することができるようになります。

ニューラルネットワークの活用

現在AIの画像認識機能は、人間の能力を超えたと言われています。実際に、レントゲン写真を解析することで、医師でさえ発見できなかった病気をAIが見つけ出した事例も確認されています。

また画像解析でなく、思考も人間を超えつつあります。アメリカのGoogleのAI部門DeepMindが開発した「AlphaGo(アルファ碁)」は、2015年、人間のプロ囲碁棋士をハンディキャップなしで打ち破りました。AlphaGoは、対局をなんども繰り返すことで、ニューラルネットワークを最適化し、最善の打ち手を自ら生み出せるまでになったのです。

ディープラーニングとニューラルネットワークの関係

ディープラーニングは、機械学習で実現できなかった処理を可能にする技術です。そして、この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」なのです。要するに、ニューラルネットワークによって、機械学習で実現できなかった高度な処理=ディープラーニングが可能になったと言えます。

参考記事:
AIと機械学習の関係は?ディープラーニング(深層学習)との違いも解説!

ニューラルネットワークの仕組み

ニューラルネットワークの仕組みを詳しく解説します。ニューラルネットワークは、入力層と呼ばれるニューロンから得た情報を、中間層と呼ばれるニューロンで分析・評価します。その結果を、結合した次の層のニューロンに伝え、最終的に出力層と呼ばれるニューロンから結果が出力されます。

このような処理の中で導き出されるのが、特徴(特徴量)です。
特徴量とは、学習データにどのような特徴があるかを数値化したものです。この特徴量から、モノの認識や予測、会話などの処理結果を出力するというのが、ニューラルネットワークの基本的な流れとなります。

 

人間は何かしらの判断を行う際、どういった特徴を元に判断しているのかを言語化するのは、非常に難しいです。例えば、「桜と梅を見分ける」という場合、経験や記憶などと照らし合わせて、なんとなく判断することが一般的でしょう。

ですが、人間の脳は何かの特徴と捉えて、桜か梅かを判断しています。この特徴は必ずしも言語化できるものではありません。曖昧で抽象的な特徴のものであっても、ニューラルネットワークは、自らその特徴を抽出し、判断を可能にしているのです。

自らその特徴を抽出するとは

ニューラルネットワークが自ら特徴を抽出するとはどういうことなのでしょうか。ニューラルネットワークの学習方法の一つに、膨大なデータを読み込ませるというものがあります。例えば桜と梅の写真を判断するのであれば、「これは桜です」「これは梅です」とラベル付けした写真を大量にコンピューターに与えます。すると写真を読み込んだコンピューターは、写真の特徴を抽出します。「写真そのものや写真の桜・梅そのものを見ているのではない」ことに注意してください。あくまで特徴を捉えて「これは桜だ」と判断しているのです。

 

従来のコンピューターであれば、一度読み込んだ写真の判断は可能でしたが、角度や色などが変わった桜の写真となると、途端に判断できなくなっていました。ですがニューラルネットワークであれば、それも可能になります。

 

膨大な写真から桜の特徴を学習したならば、次は梅の写真で同様の学習を行います。こうしてコンピューターは非常に高い精度で、写真に写っているものを判断できるようになるのです。

ニューラルネットワークで何ができるようになったのか

ニューラルネットワークによって、人工知能の精度は著しく向上しました。
従来のコンピューターも、高度な演算などは可能でしたが、それらは全てルールやパターン、条件が指定されている必要がありました。要するに、コンピューターの行動を細かく人間が指定しなければならなかったのです。ソフトウェアであれば人間の手でプログラムを組んで、処理を行なっていましたし、ニューラルネットワーク以前の人工知能も、これと同じようなものでした。

人間が条件を細かく指定するやり方では、解決できない課題もあります。例えば言葉や記号で表現できない抽象的な情報は、コンピューターに伝えることができませんし、そもそも人間が条件を把握していない問題については、何かを指示することさえできないのです。

ですが、人間の脳の仕組みを模したニューラルネットワークを活用することで、大量のデータから抽象的な特徴をコンピューターが独自に見抜くことができるようになったのです。人間にしかできなかった思考をコンピューターが再現できるようになったことで、人工知能研究は大きく進みました。近年では、様々な課題に対してニューラルネットワークが、他のモデルよりも最適解であると判断されることが多くなりました。

ニューラルネットワークによって、画像処理や自然言語処理、音声データ解析などに対する学習が可能になりました。近年よく目にするようになったAIサービスは、このニューラルネットワークの技術によって、実用化にたどり着いたのです。

参考記事:
AIはどんな分野に応用できる?ビジネスの可能性を広げる技術

様々な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(DNN)

ディープニューラルネットワークは、もっとも利用されているディープラーニングのモデルであり、ニューラルネットワークを多層に重ねたものです。形式ニューロンを並列に並べて構成したものを「層」と呼びます。ディープニューラルネットワークを構築可能なほどコンピューターの計算能力が向上したことから、真価を発揮するようになりました。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

畳み込みニューラルネットワークは、画像処理や自然言語処理に活用されるディープラーニングのもです。Facebookの写真の自動タグや、Google翻訳などで主に使用されています。2012年頃から注目を集めるようになり、ディープラーニングブームに火をつけたと言われています。

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

再帰型ニューラルネットワークは、機械翻訳や音声認識、動画分類、ロボットの行動制御などで活用されるモデルです。世界中で大きな注目を集めており、ディープラーニングによる最先端の研究課題となっています。リカレントニューラルネット、フィードバックニューラルネットと呼ばれることもあります。

ニューラルネットワークでAIはますます人間の知能に近く

この記事では、以下の内容について解説しました。

 

・ニューラルネットワークとは

・ニューラルネットワークの仕組み

・ニューラルネットワークで何ができるようになったのか

・様々なニューラルネットワーク

 

ニューラルネットワークの概要や仕組みを理解いただけたのではないでしょうか。

AIはまだまだ発展途上の技術ですが、世界中の企業や研究機関で研究・開発が進められており、徐々に私たちの生活に浸透しつつあります。ニューラルネットワークの研究が進むことで、AIはますます人間の知能に近づいていくかもしれません。

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Naoki Kitayama

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