テクノロジー事業の為の、Outputブログ。
おはようございます🌞 メッチョテック📈です。
今回は、
【テック投資】AI機械学習とディープラーニングを、理解しよう！
まずはおさらい、そもそもAIとは🤔！？
●AIとは!?
AI(言語)の生みの親ジョン・マッカーシー教授が1956年、人工知能（AI）に関する世界初の国際会議を主催。この時初めて、”AI”という言葉が産まれた。AIの定義は、「知的な機械・知的なコンピュータープログラムを作る科学と技術」とされている。ただAIの定義は諸説有り。AIとは「Artificial Intelligence」を略した言葉。人工知能を指す事も多い。ただ現状、研究者や専門家の間でも意見が異なっている。正確な定義は現状ない。『AI』と大きく一括りにされる事が多いが、『AI』は大きく分けて下記の2つに分類出来る。
1956年...もう60年以上も前！だいぶ昔ですね😆！！
AIの正確な定義はまだない様ですが、
要はAI自身で考えたり、Output出来る”知的なコンピューター”の事。
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「AIの正確な定義は現状ない...」
”決められたルールに従ってOutputを返すコンピュータ”を『AI』と定義する人も。
電卓・洗濯機・炊飯器等を広義で『AI』と呼ぶ人もいる😌
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AI・エッジAIについては、こちらの記事も見てね。
●弱いAIと強いAI
『特化型AI・弱いAI』
…一定の領域に特化したAI
・画像認識に特化したAI
・音声認識に特化したAI
・翻訳要約に特化したAI
・自動運転に特化したAI
・囲碁に特化したAI
・将棋に特化したAI
・ゲームに特化したAI
囲碁・将棋・ゲームの特化型AIがわかりやすい例。
要は特定分野専門のAIの事を特化型AI【弱いAI】と呼ぶ。
ゲームAI ギンYouTube
『汎用型AI・強いAI』
…人間の知性を真似し、人間と同等かそれ以上のOutputが出来る高度なAI
・ChatGPT
・未来型アンドロイドロボットAI
汎用型AI 「強いAI」とは幅広い分野に対応する事が出来、人間と同等かそれ以上の能力を有したAIの事。現状では真の汎用型AIはまだ未完成と言われている。
ChatGPTやCopilotは凄いですが、万能且つ人間以上と言われると...！？
映画に出てくるような超高性能のアンドロイドロボットが完成したら、
それが汎用型AI 【強いAI】🤖
Copilot
ChatGPT
●機械学習
『機械学習とは...！？』
機械学習…
コンピューターに問題を学習させて、問題に潜むパターンを見つけ出す技術の事。
機械学習は英語で「Machine Learning」
例:ECサイト
①.ユーザーの購入データ…何万・何億という大量データをCPに学習させる。
②.学習の結果…「A商品を購入ユーザーは、B商品を買う確率が高い...」とCPが学習。
③.ビジネス活用…A商品を購入ユーザーに、B商品をオススメ(レコメンド)する。
学習して、パターンを見つけ出す技術の事を機械学習と呼ぶ。
機械学習が出来る人気のプログラミング言語は「Python」🦾
『人工知能とディープラーニングの関係』
冒頭のそもそもAIとは！？でも触れましたが、AIの厳密な定義はなく機械学習の事を人工知能(AI)と呼ぶ人もいる。ただ機械学習はあくまでAI・人工知能を実現する為の技術の1つ📟
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AI・人工知能 (人間の様な知性を持ったコンピュータの事)
機械学習 (AI・人工知能を実現させる為の技術の1つ)
ディープラーニング (機械学習の手法の1つ)
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このようなイメージ。
『機械学習の活用事例』
・商品のレコメンド (ECサイト等)
・売上や需要の予測 (企業経営)
・自動運転のプログラム (自動車)
・CTスキャン画像を学習させ病気の診断 (医療)
・株、為替の取引をロボットトレーダーが行う (金融)
・顔認証システム (セキュリティ)
機械学習 活用事例
『機械学習の学習手法』
・教師あり学習
…学習データに、”正解がある”データの学習方法。
例:ECサイト 商品価格や購入の有無
例:医療 摘出したい腫瘍等
例:顔認証 特定の学習させたい顔画像等
これらの学習させたいデータ(正解データ)がある…「教師あり学習」
・教師なし学習
…学習データに、”正解が無い”データの学習方法。
「ユーザーを分類」「特徴を減らす」こういった学習データがないの場合の学習方法。
・強化学習
…”データが無い”状態での学習方法の事。
例:掃除ロボット 壁やモノにぶつかりながら学習し、掃除の精度を上げていく。
「教師あり学習」も「教師なし学習」も”過去データ”をもとに学習。
強化学習は過去データが無い状態でも、AI自身でデータをとりながら学習していく。
機械学習の中に「ニューラルネットワーク」という学習手法がある。
この「ニューラルネットワーク」(学習手法)の層を多く、複雑にしたものが『ディープラーニング』。
ニューラルネットワーク
…人間がデータに意味づけをする機械学習の学習方法の1つ。
ディープラーニング
…データの「規則性」「特徴」「傾向」をコンピュータ自身が見つけ学習。
…教師あり学習、教師なし学習どちらにも対応可能な学習方法。
…Outputされる精度は人間以上の場合が多い。
…ニューラルネットワーク(学習手法)の層を多く、複雑にしたもの。
…人間によるデータの意味づけが不要な場合もある。
画像認識分野にディープラーニングはよく使われる。
例:画像認識
ニューラルネットワーク…Inputすべき「パターン」「特徴量」を人間が決める。
ディープラーニング…大量の画像をコンピュータに投入。最適解をCP自身が導き出す。
機械学習ディープランニングでは大量の画像をコンピュータに学習させる事で、コンピュータ自身が正解データを発見。人間が「パターン」「特徴量」を決める事なく、コンピュータ自身が高確率で正解と思われるOutputを排出する学習方法が『ディープラーニング』。
【メッチョ所見】
一気に大規模言語モデルまでやろうとしましたが、今回はここまで。CPU・GPUを研究・開発しているエンジニアも凄いですが、『AI・AGI』で世の中を革新しているGoogle・Amazon・Microsoft等のエンジニアも凄い！テック系全般のスキルを上げてテック投資事業へ活かしていきます。それにしてもディープラーニングとは、あくまでも機械学習の中の1つの手法だったとは...なんにせよ勉強あるのみ！
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メッチョテック📈 元競馬系YouTuber
