ディープラーニング単語

ディープラーニング

ディープラーニング(深層学習)とは、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

基本的には何十年も前に研究された「ニューラネットワーク」の後継技術であり、人間神経系の構造を数学的に抽化してシミュレートするものである。計算量が膨大でかつてはあまり本格的なものは実行できなかった。他にも「AかBのどちらか一方だけ」(排他的論理和という)が表現できないのが明されるなど、数学的に致命的な問題があった。このため、かつては結局使えないと失望されて終わった。

ところが、こうした問題は2010年代までに解決し、一気に状況が変わった。現在GPUを使うと現実的な時間で実行可になるなどハード面の進歩に加え、計算する階層を増やせば(だから「深層」学習と呼ばれる)排他的論理和も表現できるとわかったりスパースコーディング(疎符号化)などの手法が発見されたりと数学的問題もされてきた。

面でも、GoogleFacebookTwitter等のネットサービスによって大な情報ビッグデータ)の蓄積が行われ、利用価値の高い学習データっ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、その鍵となる「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

人間組みを定しなくとも勝手にデータの中から自分で概念(例えばの顔)を生み出すが実された。これまでありえなかった事である。このへんについては、東京大学の松尾豊特任准教授による講演の動画exitを見ると総合的な理解の助けとなるだろう。他にTEDのディープラーニング関連の解説なども参考になるかもしれないが、この講演シリーズは冷静さに欠ける部分があるのであまりみにせず、日本人の専門の解説がおすすめである。ただし物体概念の構築は身体性の問題があるのでロボティクスの研究も必要で、このあたりは記号創発ロボティクス・認知発達ロボティクスなどと言われる別の分野で研究が進んでいる。

ロボット制御に応用する研究も始まっている。このカリフォルニア大学バークレー校で行われた実験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。

AiphaGo 囲碁世界チャンピオンの打破(2016/3/9)

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。

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な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はされ、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。

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ディープラーニング

34 ななしのよっしん
2018/09/17(月) 12:05:09 ID: 7zevxhud6p
>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、
これ突っ込み待ち編集履歴見てないけど2013年ぐらいにかかれたもの?
現時点でもdeep learning使ってるよ。使っててこの精度だよ。
これを書いた人はずいぶん期待しているみたいだけど、機械学習に関わっている人は皆まだあと2,3回、deep learning級のブレークスルーしないと望んだような社会にならないと思ってるよ。
35 ななしのよっしん
2018/09/17(月) 13:25:29 ID: PWFiJeqPDq
ディープラーニングにおける感覚野のアナロジーだ。だから「認識」はしていても「思考」はしていない。「思考」させたいのなら未だ未完成のリカレンニューラネットワークカオスニューラネットワーク完成させる必要がある。
36 ななしのよっしん
2018/10/06(土) 21:27:31 ID: pw2G9YUK5D
外国語スキルが、将来自動翻訳で不要になると思っている人が結構いるみたいで、
そういう便利なハイテクは歓迎だけど、それで外国語学習が不要になったり、意義が薄れることもないと思うのですね。
でも、そういう話を引いてきて、「オマエがやってるのは駄なことなんだ」と言いたがる人っていますね
https://twitter.com/bci_/status/1034071290368253952exit


失礼します
そういう人達は、外国語の知識ゼロの段階で、どうやって自動翻訳の内容を確認するのでしょうかね?
誤訳した時に「私じゃない機械のせいだ」で済ませようとするのでしょうか。
https://twitter.com/JorgeDonIsdel/status/1034077713080901632exit


(省略しています。全て読むにはこのリンクをクリック!)
37 ななしのよっしん
2018/10/07(日) 19:30:33 ID: 4ppk8C96TK
いつの間にかグーグルの画像検索ニコニコ動画タグ?みたいなのが表示されて、タグ定すると、そのタグに関連する画像が表示するようになったのはディープランニングのおかげだったのか・・・
38 ななしのよっしん
2018/10/14(日) 11:49:18 ID: GtZuJzzBrY
じゃあまたの顔にゴリラってタグつけるの?
39 ななしのよっしん
2018/10/16(火) 22:12:34 ID: QuBfCeGzUQ
囲碁将棋人間の手が上回られたけど
人間運動と戦術が本当に最適なのかどうかも
この技術で分かるかもしれないと思ってる
個人的に好きなテニスとか剣術AIやらせたら人間が勝てない未来が来るんだろうなと
https://youtu.be/LikxFZZO2skexit
40 ななしのよっしん
2018/11/08(木) 13:15:55 ID: FxJ/0y0kzt
マジレスするとディープラーニングのような人工知能アルゴリズムアトラスのような二足歩行ロボット運動制御に使われるアルゴリズムは全くの別物
人間と同等以上の運動を備えたロボット(身体)に人間と同等以上の強いAI(頭)が組み込まれればスポーツ人間以上のレベルでこなせる様になるだろうが残念ながら現在人工知能はそこまで賢くない
41 ななしのよっしん
2018/11/26(月) 09:42:45 ID: B2yHJZ5qXU
>>36
なんか悔しさに任せて言い放ってるせいか、ツッコミどころ多いなあ

フェイクニュース英語が低いから起こるのか?って話だし、
「和英辞典の正しさを判断するスキル」なんて普通要らないが翻訳機も同じ事
(もちろん和英辞典にも間違いは必ずあるし、中古や安物ほどそうだろう)

あと、外国語スキルの意義はこれまでも薄れてきたからその延長でしかない
福沢諭吉の時代を100としたら、大正昭和50、今は10くらいだろう
それが技術によって10年後に2とか3になるかもねってだけの話
も「今すぐ」「価値ゼロ」になるとか言ってないんだよなあ

むしろ現状は中国語韓国語英語べて、教育で不当に低い扱いされてる気がするけどね
42 ななしのよっしん
2019/01/18(金) 00:32:42 ID: 0tVOwX//zf
>>az4087207951exit_nicoichiba
43 ななしのよっしん
2019/03/04(月) 00:21:11 ID: 0OlMyIj2Ly
ディープラーニングの記事かと思った
韓国中国差別するなって書いてあって草生えた

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