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【ディープラーニング】AIで何がかわるか

最終更新日: 2017/09/21 12:02pm

カテゴリー: AI, ディープラーニング, 先進技術

こんにちは。経理の小高です。

今日はいい天気です。

前回に続いてディープラーニングについても投稿です。エッセイ的な読み物なので、実証実験の結果とかコードとかは書いていません。

 

先日、大学時代の友人と会った折、AIで何がよくなるのか?ということを聞かれました。大企業の中間管理職。サラリーマン25年生です。

AIブームですので、耳に入ることがあるのだと思われます。

 

「コンピュータが人間に近い判断基準を持てるかもしれない」というのが1つあるかな、と思います。「人間に近い」というのは、「人間の感性にちかい曖昧さを許す」という意味です。

 

言葉で説明すると大変なので、サンプルを出そうと思います。以下の2つの画像はお客様のホームページの2日分のスクリーンショットです。過去にブログ「ホームページの改ざん監視」でご紹介しましたが、弊社ではお預かりしたホームページのトップページのスクリーンショットを取得して、改ざんが行われていないか監視しています。

ディープラーニング比較画像1 イー・レンジャー株式会社

ディープラーニング比較画像2 イー・レンジャー株式会社

これらの違いが下の赤い部分です。

ディープラーニング比較画像(比較結果) イー・レンジャー株式会社

 

2つのトップページの違いは「Facebookページの埋め込みの画像(いいねをした人)」だけです。この埋め込みはFacebookによってランダムに決められていますので、2日分の画像に違いがでるというわけです。

 

さて、これらの2つの画像を「感覚的に同じ」か「違う」か、と言われれば、前者と答えるのが自然なのではないかと思います。これが人間の感性の曖昧さ、です。

これに対して、コンピュータはこれらの画像を違うと判断します(上の赤い部分)。人間の感性とコンピュータの直線的な計算結果はこのように元来一致しないことが多いものだったと思います。

これに対して、ディープラーニングの手法を用いて「上の2つの画像は同じだ」という学習を行えば、これらの「画像は同じですと判断するプログラム」が作れます(これから作りたいと思っていますので、「はずです」が正しい表現です)。コンピュータの判断を人間の判断に近づけられる、とも言えます。

 

ディープラーニングに限らず、ディープラーニング以前の手法(機械学習的手法、統計的手法)もこのような「曖昧な判断」を「手続き化」しようとする企てです。

AI(ディープラーニング)はこれらの手法の中で(ブームになるほどの)優秀な結果を残して、コンピュータを人間に近づけていくものの1つであることは間違いなさそうです。

 

 

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