多少の理系知識がある人でも、AI技術を理解するのは容易ではない。ましてや文系には困難だ。それでもAIにかかわらざるを得ない人のために、覚えておけば安心の頻出用語を解説する(順不同)。

 

【機械学習】

AIの一種。大量のデータをコンピュータ上のアルゴリズムに入力し、コンピュータ自身にデータの中の規則性や特徴を見つけさせる。ディープラーニングは機械学習の一種で、このほかにランダムフォレストやサポートベクターマシン、ロジスティック回帰といった種類がある。将棋AIのポナンザなど、近年高い実績を残しているAIは基本的にすべて、機械学習と分類できる。

 

【ニューラルネットワーク】

人の脳を模して、コンピュータ上に疑似的なニューロン(神経細胞)のネットワークを作り、ニューロン間のつながりを学習で変化させるアプローチ。この分野の国内の第一人者は、甘利俊一・東大名誉教授。ネットワークは大別すると「入力層」「中間層」「出力層」の3部分で構成される。データをネットワークに入力すると、入力層〜中間層でデータから特徴を抽出し、それを中間層〜出力層で組み合わせてさらに複雑な特徴を抽出する。

 

【ディープラーニング】

機械学習の一種、日本語で深層学習。ニューラルネットワークの中間層を多層構造にすることで、コンピュータが大量のデータから自動的に特徴を抽出できるようにした。従来の機械学習と比べると複雑な学習が可能で、画像や音声の認識で高い精度を発揮している。

理論的には以前からあったが、これが実際に注目を集めたのは、カナダ・トロント大学のチームが2012年のImageNet(コンピュータによる画像認識の国際コンテスト)で、ディープラーニングを使って突出した認識精度を記録したこと。このときに使われたのがGPUという半導体。これを機に、GPUを使ったディープラーニングにより、飛躍的にAIが進化するようになった。

 

【コンボリューション・ニューラルネットワーク】

ディープラーニングを支える技術。略称CNN、日本語訳は畳み込みニューラルネットワーク。対象を細かく分解して解析し、それをつなぎ合わせることで広い範囲を認識する。