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イノベーション
2017.11.23

シリコンバレーで見たAIとIoTビジネスの未来【2】
AIブームを生んだ深層学習モデル、実用化を阻む弱点も

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深層学習の精度が上がった2012年

 基本的なことに立ち返ってみよう。AI技術と一般的に表現されているものは、現在、深層学習(ディープラーニング)を含む機械学習(マシンラーニング)の手法をその一部として持つ包括的な概念だ。

 ここ最近みられるAI技術の急速な発展と開発の盛り上がりは、深層学習の技術によるところが大きい。これは、人間の神経細胞(ニューロン)をモデルにしたニューラルネットワークという情報処理システムを用いて、大量のデータから学習していく手法だ。

 Preferred Networks(PFN)が開発した「Chainer」も、このニューラルネットワークの設計、学習、評価といった深層学習の研究開発の土台となるもので、幅広い分野で活用が進んでいる。

 「深層学習というものがすごい」と世間の注目を集めたのは、2012年の出来事だ。世界的なAIの画像認識のコンテストであるImageNet Large Scale Visual Recognition Competition(ILSVRC)で、2012年に深層学習を使ったトロント大学のKrizhevskyのチームが圧勝したのだった。

この出来事以来、コンテストの上位チームは軒並み深層学習の手法を用いるように

 このコンテストは、コンピュータが写真などを解析し、そこに写っているものが何であるかを認識する技術を競うものである。従来の機械学習の方法を用いた他チームのエラー率が26%前後であったところを、この優勝チームは新たな手法である深層学習モデルによってエラー率15%台をマークした。

JBPRESS

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