Bizコンパス

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

 AI(人工知能)の進化が、急加速しています。今年3月にはマイクロソフトが中国語から英語への機械翻訳の精度が“人間と変わらない”レベルに達したと発表。顔認証によるセキュリティやクルマの自動運転、農業や製造現場でのロボット制御などが、次々に実用化されています。

 進化の背景には、この5~6年でGPU(膨大なデータを高速処理できるプロセッサー)が高性能化し、「ディープラーニング(深層学習)」という人間の脳をモデルとした機械学習の研究が急速に進んだことがあります。

 しかし、「ディープラーニング」や「GPU」というキーワードを耳にしたことがあっても、それらがもたらすAIの進化が、将来的に世の中にどんな影響を与え、ビジネスをどう変えるのかについてイメージできる人はまだ少ないのではないでしょうか。

 ここでは、「AIビジネスの今と未来」について、今年9月に開催されたGPUテクノロジーのカンファレンスである「GTC Japan 2018」での松尾豊氏(日本ディープラーニング協会理事長)とジェンスン・ファン氏(NVIDIA CEO)の講演を通じて解説します。

AIはディープラーニングによって「人間の眼」を超えた

 ディープラーニングが世界的な注目を集めるきっかけになったのは、2012年にGoogleが発表した「AIによる猫の画像認識」の研究です。ディープラーニングを用いて、AIにYouTubeに投稿されたビデオからランダムに取り出した1000万枚の猫の画像を学習させたところ、AIが猫の特徴を自力で抽出し「猫の画像を見分けられるようになった」というもので、この発表でディープラーニングは「AIが自発的に学習する手法」として世界の研究者に衝撃を与えました。

 東京大学の特任准教授であり日本ディープラーニング協会の理事長も務める松尾豊氏は、この2012年の出来事からの6年間で「研究が急激に進んだ」という見解を示しています。画像認識の国際的なコンテスト(ILSVRC)では、AIは2015年に人間のエラー率5.1%を上回るスコアを記録し、現在はエラー率2%台となっています。

 人間を超える「眼」を持つAIの進化により、様々な技術が実用化レベルに達しています。例えば、複数の映像から自動的に同一人物を探し出す、映像の人物が誰であるのかを特定するといった顔認証は、セキュリティ分野などで活用されています。昨今話題となっているクルマの自動運転では、車載カメラの映像から通行人の動きなど周囲の状況を学習し、自動車をコントロールしています。

 作業用ロボットとAIの組み合わせも期待が寄せられている分野のひとつです。農業では、大量の農作物の中から収穫すべきものとそうでないものを瞬時に見分け、自動収集するロボットがすでに実用化されています。

 このようにAIをさまざまな領域で実用化に導いた「ディープラーニング」とは、そもそもどういったものなのでしょうか。

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