ディープラーニングとは何なのか？ そのイメージをつかんでみる：人工知能（5/5 ページ）

[深澤祐援，Credo]

ディープラーニングがもたらす可能性

　ディープラーニングによって高次元の、抽象的なものについての学習が可能になったことを、松尾豊氏は著書の中で次のように語っています。

　ディープラーニングの登場は、少なくとも画像や音声という分野において、「データをもとに何を特徴表現すべきか」をコンピュータが自動的に獲得することができるという可能性を示している。簡単な特徴量をコンピュータが自ら見つけ出し、それをもとに高次の特徴量を見つけ出す。その特徴量を使って表される概念を獲得し、その概念を使って知識を記述するという、人工知能の最大の難関に、ひとつの道が示されたのだ。

　もちろん、対象は画像や音声だけではないし、これだけですべての状況における「特徴表現の問題」が解決されたとはとても思えない。しかし、きわめて重要なひとつのブレークスルーを与えているのは間違いない。「人間の知能がプログラムで実現できないはずがない」と思って、人工知能の研究はおよそ60年前にスタートした。いままでそれが実現できなかったのは、特徴表現の獲得が大きな壁となって立ちふさがっていたからだ。ところが、そこにひと筋の光明が差し始めている。暗い洞窟の先に、いままで見えなかった光が届き始めた。できなかったことには理由があり、それが解消されかけているのだとしたら、科学的立場としては、基本テーゼに立ち返り、「人間の知能がプログラムで実現できないはずはない」という立場をとるべきではないだろうか。

　いったん人工知能のアルゴリズムが実現すれば、人間の知能を大きく凌駕する人工知能が登場するのは想像に難くない。少なくとも、私の定義では、特徴量を学習する能力と、特徴量を使ったモデル獲得の能力が、人間よりもきわめて高いコンピュータは実現可能であり、与えられた予測問題を人間よりもより正確に解くことができるはずである。それは人間から見ても、きわめて知的に映るはずだ。

　今後のディープラーニングを巡る技術発展の末にどのような未来が待ち受けているのでしょうか。注目が集まります。