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ディープラーニング
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ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の一種で、ガチ人工知能を実現するかもしれない核心技術(コアテクノロジー)の一つである。この他の核心技術としては、ヒトコネクトーム(ヒト神経回路地図)の全解析などがある。

概要

ディープラーニング自体はまったく新しい技術というわけではなく、既存の計算手法である「ニューラルネットワーク」(ニューロンと、ニューロンどうしが情報を伝達するシナプス結合を数学的にモデル化したもの)がベースになっている。

初期のニューラルネットワークでは、ある基本的な演算ができないことが明されたことでいったん研究は下火になったが、地良が重ねられて1980年代には基本的な手法や理論がほぼ完成21世紀に入るとニューラルネットワークレイヤーを重ねれば高度な推論ができることが示された。これに「何段にも重ねた計算を行うための膨大なコンピュータパワー」と「学習に必要な大量のデータビッグデータ)」が入手できるようになったという要素が加わって、ディープラーニングは実用的な技術になった。

GoogleFacebookTwitter等のネットサービスでは大な情報ビッグデータ)を蓄積することで利用価値の高い学習データえており、ニーズの掘り起こしから広告戦略までビジネスに直結する可性が高まり、政府民間を問わず盛んにこれを推進する動きがある。

このように、人工知能関連では現在、様々な面で追いが吹いている。逆に言えば、この技術で出遅れれば、軍事的・経済的・融的に重大な不利を被る可性があるという危機感を、政府ら民企業までが持ちつつある。

ナノテクフィーバーやシンギュラリティ・フィーバーとの違い

同じようなアメリカ発のテクノロジーお祭り騒ぎはかつてナノテクノロジーでも起こった。しかし、エリック・ドレクスラーという人物が導したこのフィーバーは「創造する機械」というアイディア根本にあるもので、そのとなる「アセンブラ」という最初の分子ロボットの実現方法に具体性がなく、結局現在に至るまで実現していない。それにべるとディープラーニングはすでに成果を続々と挙げてきている点でまったく違う段階にあるといえるだろう。人工知能は最後の壁えたのではないかとさえ言われている。

どちらかというと、シンギュラリティフィーバーナノテクフィーバーに近いかもしれない。後述するがまだ細胞レベルヒトコネクトーム計画の遂もめどが立っていない段階で、人間えるという話をしてもあまり現実味がない。ディープラーニングはそうした夢物語ではなく、すでに確立しつつあり成果が出てきている重要技術である。これを混同するとEUのような過ち(ヒトコネクトーム計画の項を参照)をしてしまうことになるだろう。

シンギュラリティレイカーワイルの話に突っ込みを入れるなら、生物進化速度などを対数グラフにしているが、コンピュータの処理速度はともかく、生物については何をもって進化の度合いを数値化しているのか不明である。また「シンギュラリティ大学」は大学と銘打っているが、実際は学位を授与する制度的な大学ではなく、あくまでシンクタンク的な組織で、ベネフィットコーポレーションという新しいタイプ企業である。

成果の例

グーグルの猫

2012年に、グーグルと共同研究していたスタンフォード大学アンドリュー・エンが、YouTubeから静止画1000万枚ほど取得し、コンピュータ1000台並べた並列計算システムに放り込んで3日間ぶっ通しで計算させたところ、ニューラルネットワークの中にを認識するパターンが現れた。この取り組みは「人工知能には事前に何も教えていないのに、コンピュータが自身で「」という概念を獲得した」実例として話題になった。[1]

学習するロボット

カリフォルニア大学バークレー校(UCバークレー)では、ロボット試行錯誤を繰り返しながら組み立て作業などの課題を自ら学習していくアルゴリズムを開発した。[2]

バークレー校が公開した動画exitでは、ロボットが何度も何度も失敗を繰り返しながらより良い動きを自分で学習していく。あたかも赤ん坊が手の使い方を覚えていくように生々しい学習過程、そして最終的な動きを見ることができる。BGMEDMっぽいのはご嬌。というか動きが本当に生き物みたいでキモい東工大名誉教授氏(有名な「不気味の谷」の提唱者で、ロボコン催してきた制御工学の権威)のご感想を伺いたいところである。

AlphaGo

2016年3月9日Google(の買収したDeepMindというベンチャー企業)の開発したAlphaGo囲碁世界チャンピオンのイ・セドルを破った。買収した企業名からも推測される通り、これはまさしくディープラーニングの成果である。

囲碁は「持ち駒ルールがあるためチェスよりはるかに複雑」と言われる将棋よりもさらにはるかに複雑なゲームであり、いくらコンピュータでもディープブルーボナンザのような任せな読みではどうしようもなく、今後10年は一流プロに勝てないと思われていた。実際、囲碁ソフトは中々強くならなかった。

しかしディープラーニングは今までの人工知能とは異質でイメージによる判断をし、機械学習の「学習方法」も違う。要するに既に述べたとおり数学的模倣である。

これを用いてプロ同士の膨大な対局記録から学んだことで人間トップレベル読みと大局観をつけ、今度は人間最強レベルコンピュータ同士で対戦させて学習をすすめ、人間える棋を獲得させることに成功したとみられる。詳しくはこちらのワイアード誌のサイトexitに述べられている。

「東洋の秘」の現代における一つの徴であった囲碁だが、量子コンピューターのような計算による全解析を待つまでもなく、新しい方法によって予想よりもずっとく、本質的な部分でが乗り越えられたことになる。巨人IBMがかつて達成したことを21世紀の巨人Googleがまったく違う手法で塗り替えたことは非常に徴的な意味を持つ。

AlphaGo

ヒトコネクトーム計画との関連

実際のところ、本当に人間そっくりの知性を構築するためには、ヒトコネクトーム(神経回路地図)をすべて読み取り記録するというヒトコネクトーム計画遂する必要がある。これはc-エレガンスというきわめて単純な多細胞生物においてすら相当な苦労をして初めて達成されたものであり、人間などというものの場合は壮絶な困難が予想される、というか今世紀中にできるかどうかとも言われる。

正確に言えば、コネクトームにはいくつもの階層がある。現在すでに解析が了したのは部位コネクトームであり、これは2015年了し、その成果を用いた研究が始まっている。部位コネクトームより細かく見たのがニューロンタイプコネクトーム、そして本当に細胞一つ一つのつながりを全に把握するものがニューロンコネクトームである。

後者二つの解析はきわめて膨大な作業が必要となる。たぶん高速物量作戦が得意なアメリカがまたやってくれるのだろう。ヒトゲノム計画も日本が先んじたものだが最後はアメリカ全に持って行った。EUは方向性を見誤り、だいぶ出遅れたようだ。このへんの事情はコネクトーム研究の現状を報告する書籍の訳者がこちらで色々と述べておられるexit

困難の中心はデータの獲得ではなくて実は画像処理にある。の画像データについては、自動的に精密にスライスして丈夫で透明シートに載せて顕微で撮影する技術がすでに確立済みである。問題は、コンピュータの補助もあるとはいえ未だに人の判断に頼って接続を判定しているため、膨大な手間と時間がかかる点にある。

これはディープラーニングのようなパターン認識に優れた人工知能の進歩に従って高速化が可になりうる分野であり、より期に了する可性は小さくないと思われる。コネクトーム計画の推進者によれば画像の中の「細胞界」の判定が未だにコンピュータには難しいということだが、これこそディープラーニングが可にしつつある技術である。

期待されること

自動翻訳

現在Googleなどの機械翻訳は、統計的手法など新しい発想を用いているとはいえ、正直お粗末なレベルであり、実用上助かるには助かるが、人間の通訳の代わりになるような汎用性はまったくない。このため、英語としない者は海外で働いたり科学研究などをする際、ある程度は英語を理解する必要に迫られる。

しかし、この新しい技術によって十分に自然翻訳速度的にもコスト的にも実用レベルで使えるようなものが実現すれば、もはや英語圏の優位性は崩れ落ちることになるだろう。英文学などをより深く味わいたいといった欲求を除けば、英語を学ぶ必要がなくなるからである。教育機関のカリキラムも変容し、英語という科が消滅するかもしれない。

また古典文法を学ばなくても、ラテン語古代ギリシャの文献、文学から論語原文までもが容易に触れることができるようになるだろう。訳注も自動的に付くかもしれない。楔形文字から手話まで、十分なデータった言なら何でも扱えるはずである。

翻訳速度コストにもよるが、際的なアウトソーシング爆発的に化することになる。かつて日本語というで阻まれていた内労働市場は、ネットを介して可な職務であればすべて容易にアウトソーシングとなる。英語が優位性を失うと同時に、言の壁という非関税消失する。ただし、契約の仕方やルール感覚などは異なるので、そうした部分での違いは残る。

バベルの塔物語に記された呪いされ、地上の全人類は自由に深いコミュニケーションを取るようになる。この事がもたらす学術的・文化的・政治的影は想像を絶する深さと大きさを持つだろう。いわゆるシンギュラリティがもし起こるとしても、そのはるか手前でこれは実現するはずである。

関連動画

関連商品

関連コミュニティ

関連項目

脚注

  1. *「人類をえるAI日本から生まれる」 松田卓也 済堂 2016 p.45
  2. *試行錯誤で作業学ぶロボット、UCバークレーが開発exit 2015.5.24

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スマホ版URL:
https://dic.nicovideo.jp/t/a/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0

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ディープラーニング

47 ななしのよっしん
2019/09/06(金) 18:51:44 ID: 0tVOwX//zf
ディープラーニング開発標準契約書」の表に関するお知らせ | ニコニコニュース
https://news.nicovideo.jp/watch/nw5890241exit_niconews
48 ななしのよっしん
2020/09/26(土) 15:40:28 ID: 8tfVJUvp5L
Google Colaboratoryなどの記事ってないのだろうか?

Spleeter 楽曲の分離・カラオケ
https://github.com/deezer/spleeterexit

DeOldfy 白黒写真の着色
https://github.com/jantic/DeOldifyexit

PIFuHD 全身写真3D
https://shunsukesaito.github.io/PIFuHD/exit

Dreampower >>44参照w
(省略しています。全て読むにはこのリンクをクリック!)
49 ななしのよっしん
2021/01/23(土) 02:31:17 ID: DjyTADpcYk
>>43
>>41は貿易2位3位だから仕事で使いそうって話じゃない?
4位の台湾、5位の香港、8位のシンガポールでも一応通じるし
中国韓国語で貿易2~5、8位を押さえられる。なお6位タイ7位ドイツ
https://www.jftc.or.jp/kids/kids_news/japan/country.htmlexit

技術系なら中韓シンガポールは重要かもしれない。eスポ・VRバイオとか
I4.0はドイツAgriTechはオランダWixからイスカルまでイスラエルも魅

でも全部英語ですむんだよね。英語は論文含め際標準だしやっぱり別格
中韓台との貿易には使うかもしれないが、日本はそもそも内需
よって不要。大学で必要な者だけ選べばいい
50 ななしのよっしん
2021/02/13(土) 14:06:45 ID: QuBfCeGzUQ
>>40
物理的にロボットやらせるのは難しいだろうけど
デジタル間?仮想間?上、プログラム上で出来たりはしないかな?
機械学習とか色々と動画が上がっていて、この延長でまず一歩出来たら凄いのになとか思ってる。
https://youtu.be/FXWjfJfCJTcexit
51 ななしのよっしん
2021/02/16(火) 02:18:12 ID: y6UtXETUhr
機械学習関連見てると、「とにかく子供のことは褒めれば良い」「子供に対しては何をしても褒めれば良い」って考えは、やっぱり「何も教えない」のと同じなんじゃないかと思う。

正解か不正解かってのが学習には重要なんだと思うんだ。
52 ななしのよっしん
2021/02/16(火) 02:20:43 ID: cOZEEmkR4d
まぁ専門知識は専門に任せよう
素人が感情論手出し口出ししてもも得しないしねぇ(笑)
53 ななしのよっしん
2021/02/16(火) 02:32:13 ID: y6UtXETUhr
「とにかく子供のことは褒めれば良い」「子供に対しては何をしても褒めれば良い」

これ自体はあくまでも現実ネットそれぞれで見た、「専門の見解だと素人が信じてる意見」でしかないぞ、
本来の内容が誤解された産物、つまり専門の見解ですらないというオチもありうる。
54 ななしのよっしん
2021/02/17(水) 03:38:52 ID: cZfwTYe/Cf
DNNってディープラーニングで生成されたネットワークのことだよね?
ここにリンクしてもいいような
55 ななしのよっしん
2021/04/03(土) 04:21:28 ID: 0tVOwX//zf
高専生によるディープラーニング活用事業コンテストDCON2021」4/17(土)開催の本選詳細が決定、MCは今年も小島瑠璃子さん、ヒャダインさん。応援動画メッセージ開!
https://news.nicovideo.jp/watch/nw9082978exit_niconews

>>lv330943318exit_nicolive
56 ななしのよっしん
2021/05/26(水) 20:14:39 ID: 5SpvJvVCky
>>32
Nvidia以外だとIntelだけどNvidia独占だと思う。
AMDGPUとかじゃロクに使えない。

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