AI成り立ち講座 · 第4回 / 全8回 · 約7分
ディープラーニングの登場
層を深く重ねたニューラルネットワークが、画像認識で大きな成果を出した転換点を見ます。
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文字起こし
1層を深く重ねる
ニューラルネットワークの層を、何段にも深く重ねたものを「ディープラーニング(深層学習)」と呼びます。
層を深くすると、たとえば画像なら、最初の層は線や色、次の層は形、さらに次の層は「目」や「耳」、というように、だんだん複雑な特徴をとらえられるようになります。
22012年:画像認識の大きな飛躍
2012年、写真に写っているものを当てる国際的なコンテストで、ディープラーニングを使ったチームが、それまでの方法を大きく引き離して優勝しました。
この出来事をきっかけに、世界中の研究者がディープラーニングに注目します。
3なぜ急にうまくいったのか
理由は大きく3つあると言われています。インターネットで集まった大量のデータ。ゲーム用に進化した計算の速いチップ(GPU)。そして、深い層でもうまく学ばせるための工夫です。
昔からあったアイデアが、道具がそろったことで、一気に花開いたわけです。
4囲碁で人間に勝つ
2016年には、Google傘下のDeepMindが作った「AlphaGo」が、囲碁のトップ棋士に勝ちました。囲碁はチェスよりはるかに手の数が多く、AIが人に勝つのはまだ先だと思われていたので、大きな驚きでした。
やってみよう
ディープラーニングについて聞いてみましょう。
ディープラーニングが2012年ごろから急にうまくいくようになった理由を、データ・計算・工夫の3つに分けて、やさしく説明してください。 できたらチェック
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