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もと @moto_ai_jp

AI成り立ち講座 · 第3回 / 全8回 · 約7分

データから学ぶAI

ルールを書く代わりに、たくさんの例から学ぶ「機械学習」の登場を見ます。

▶ 動画は準備中です。下の文字起こしで、同じ内容を読めます。

文字起こし

1発想の転換

ルールを人が書くのが大変なら、たくさんの例を見せて、AIに自分で決まりごとを見つけさせればいい。これが「機械学習」という考え方です。

たとえば、迷惑メールを何万通も見せて、迷惑メールらしさをAIに学ばせる、というやり方です。

ルールで考えるAIもし 熱がある かつ せきが出るならば かぜ人がルールを全部書く→ 書いていないことは苦手データから学ぶAI→✱たくさんの例から、AIが決まりごとを見つける
昔のAIは人がルールを書き、今のAIはたくさんの例から自分で学びます。

2脳をまねた計算

機械学習のやり方のひとつに、脳の神経のつながりをまねた「ニューラルネットワーク」があります。アイデア自体は1950年代からありましたが、長いあいだ、うまく学ばせる方法が限られていました。

1980年代に、学ばせるための計算方法が広く知られるようになり、研究が進みます。

入力中間の層ねこいぬ
脳の神経のつながりをまねた計算のしくみ。この層を何段も深く重ねたのが「ディープラーニング」です。

3チェスで世界チャンピオンに勝つ

1997年、IBMのコンピュータ「ディープ・ブルー」が、チェスの世界チャンピオンに勝ちました。大きなニュースになりましたが、これはたくさんの手を読む計算の力によるところが大きく、今のような学習とは少し違うものでした。

4インターネットとデータ

2000年代になると、インターネットが広がり、文章や写真などのデータが、それまでとは比べものにならないほど集まるようになります。

データから学ぶAIにとって、これは大きな追い風でした。迷惑メールの振り分けや、おすすめの商品の表示など、機械学習は静かに暮らしの中に入っていきます。

やってみよう

身近にある機械学習を探してみましょう。

私たちの身の回りで、機械学習が使われているものを10個、やさしく説明つきで教えてください。

できたらチェック

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