今さら聞けない、機械学習/ディープラーニングとは!?

アクセリアの研究
機械学習のルーツは、1950年代半ばの人工知能
 一連のコラムでは、機械学習、特にディープラーニングの歴史、開発、現在の状況、および将来の見通しを紹介します。 先ず機械学習を例にとってみます。私たちは、おそらく毎日無意識に機械学習を使用しています。

  • ウェブ検索を行うたびに、表示される関連した語の提供は、機械学習です。
  • SNSと写真管理プログラムを使うたびに、自動的に友人の顔を認識されるのは、機械学習です。
  • はがきか手紙を送る際に、自動的に郵便番号の認識するのは、機械学習です。
  • メールを読んで、多くの迷惑メールが自動的に除外されるのは、これも機械学習です。

 したがって、機械学習(最近ではディープラーニング)は、私たちの日常生活のなかで、それなしで生活することを合理的に想像することができないほど広がっています。 ディープラーニングのルーツは、50年代半ばに始まった人工知能(AI - Artificial Intelligence)です。初期の著しく速い技術進歩の中、Herbert Simon氏は「20年以内に、機械は人間ができる仕事をすることができる」という過度に楽観的な予測をしました。実際には進化速度は減速しました。近年、コンピューティングパワー(しばしばGPUデバイスを使用)の増加に伴い、機械学習、特にディープラーニングが研究開発の中心に戻りました。
機械学習の本来の定義とは?
 従来のコンピュータプログラムは、しばしば複雑なアルゴリズムを用いて特定のデータセットを処理するように書かれていますが、概して、不正やまたは全く新しいデータを扱うには不十分です。
 機械学習が何を意味するのかを定義したい場合は、 機械学習は明示的にプログラムされることなくコンピュータを学習させる科学。
 あるいは、もっと簡単な言葉で言えば、従来のプログラムは、タスクをするために書かれたもの。機械学習プログラムは、タスクの実行方法を学ぶために書かれたもの。
 システムの使い方にも違いがあります。従来のプログラムは、完了後に直ちに使用できますが、機械学習システムにはトレーニングが必要です。 このパラダイムは、自然言語処理、自動音声認識、手書きと画像認識など、コンピュータで最も困難な問題に大きな進歩をもたらしました。機械学習システムは従来のプログラムより大幅に優れているということです。 研究者は、機械学習システムを使用して、私たち人間と同じくらい知的な機械をいつか構築する人工知能の夢の実現を目指しています。私たちはその目標から遠く離れていますが、多くの人工知能科学者は、人間の脳がどのように働くかを模倣する「ニューラルネットワーク」と呼ばれる機械学習の技術が、現在最も良いメソッドであると考えています。

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Norbert Preining

アクセリア株式会社 研究開発部社員
北陸先端科学技術大学院大学ソフトウェア検証研究センター 研究員
ウィーン工科大学 研究員
Debian開発者
TeX User Group (取締役会員)、Kurt Godel Society (取締役会員)
ACM, ACM SigLog, 日本数式処理学会、ドイツ数学論理学会