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ディープラーニングとGPUが、社会を変えるAIを作り出す
2018.11.16

GPUで切り拓くAI時代のビジネス最前線第3回

ディープラーニングとGPUが、社会を変えるAIを作り出す

著者 Bizコンパス編集部

ディープラーニングとは――人間の脳を再現

 コンピューターを使って「画像を認識する」技術は、ディープラーニングが普及する以前から存在していました。基本的な仕組みを単純化すると、猫の画像であれば、まず人間がAIに猫(=正解)の画像を学習させ、認識させたい画像と比較。その結果、正解の画像と合致した率が高ければその画像は「猫」、低ければ「猫ではない」と認識するという流れです。

 この手法では、「猫に特徴がよく似ているが実は違う動物」といった例外をAIが判断できないため、都度人間がAIに教える必要があります。しかし人間が「これは猫っぽい」など経験則から“感覚的”に判断していることは定義することが難しくAIに教えることができませんでした。

 その解決の糸口となったのが、ディープラーニングの「ニューラルネットワーク」というアプローチです。ニュートラルネットワークは、人間の脳の構造から着想を得て、AIが学習したあらゆる情報を密接にリンクさせたもの。ポイントは、ネットワークを「階層化」することで、AIが学習するデータが増えるほど、より複雑な特徴を認識できるようになる点です。

 松尾氏は、階層化の例として「料理」を挙げます。たとえば素材に1回しか手を加えない場合(1層)、豚肉を切って「豚バラ」、大根を切って「輪切り」など、単純なものしか生み出せません。2層になれば、豚バラと大根の輪切りを組み合わせて「豚バラ大根」を作ることが可能になります。そこからさらに米や大豆の情報を加えることで、ご飯や味噌汁を組み合わせた「豚バラ大根定食」を作ることもできるようになります。

 ディープラーニングを使って、AIに学習させる取り組みは2000年代初頭には開始されていました。しかし、写っているものが猫か犬かを判断するといった単純な画像認識であっても数十万枚から百万枚規模の画像を読み込んで学習する必要がありました。その処理能力を持ったハードの技術が追い付いていなかったことが、ディープラーニング研究において長らくボトルネックとなっていましたが、それを解決したのが2012年頃からディープラーニングへの活用が始まった、高速プロセッサーのGPUです。

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