プチ解説
今日は成人の日です。全国高校サッカー選手権の決勝戦でもありますね。両校とも悔いの無いよう全力を尽くしてほしいです。
さて、今回のトレンドは『第3次AIブーム』です。まず「え？AIってそんなにブーム来てるの？」という方も「どうして3回もブームがあるのかわからない」という方も必見ですよ。
AIの変遷
1960年代に1次ブーム、1980年代に2次ブームがありましたが、どちらのブームも「わかる判断」を目指すAIの時代であり、推論の限界がありました。そこで登場したのが2010年代からの第3次ブームです。第3次ブームでは「当てる判断」をAIが行うことを考えられるようになり、機械学習の可能性がピックアップされました。
特徴量抽出と重み調整
3次ブームで我々にも目に見えてAIが注目された理由は特徴量抽出と重み調整の方法が大きく変わった点にあります。この2点は何か、「ある画像が猫かどうか判断する」という例でみてみましょう。
特徴量抽出：顔は丸い、目が2つ・・・といった「猫」の判断材料
重み調整・・・設定した特徴量の優位性を判断するためのチューニング
加えて、「ディープラーニング」が3次ブームの成長を押し上げたました。よく勘違いされる方もいますが、ディープラーニングは機械学習の中の一つの手法です。ディープラーニング最大の強みは特徴量抽出をコンピュータが行う点です。つまり大量の猫の画像をコンピュータに覚えさせることによって、「猫の特徴」を自動学習していくことができるのです。
万能ではないディープラーニング
ここまでの話だと「ディープラーニング最強じゃん！」となりますが、それは誤りです。欠点の1つとして大量の教師データ（特徴量抽出のためのデータ）が必要となる点です。実ビジネスではデータが十分にそろっていることのほうが少ないため、1の壁となっています。また、AIチャットボットなどのFAQなどではディープラーニングよりも人間とAIのハイブリッドの仕組みのほうが正答率が高いという結果が出ています。
このように進化を続けるAIですが、今後ますます私たちの生活にAIが溶け込んでいくでしょう。一部の世代にはAIというだけで否定してしまう「AIアレルギー」の方がいますが、これからは「人間がAIだと気が付かない」うちにAIが浸透していきます。
だとしたら今のうちからAIを使う側の視点に立ちたいですね。もし機会があればディープラーニングにスポットを当てた図解もできればと思います。
ツイッター（@yuichi922）やってます！（AIのbotではありません笑）
『デジタルコンサルタント』
— 髙野ユウイチ (@yuichi922) 2019年2月17日
『図解ブロガー』
『研究者(#慶應SDM )』
▶︎仕事はIT企業で #コンサルタント してます
▶︎ビジネス書 、ロックバンド、納豆、気になるものは何でも #図解 してます
▶︎春から社会人兼修士課程(#慶應SDM)です
図解リクエスト募集中🤩https://t.co/mZSxLUprFm
コチラから読者登録お願いします！
ではまた！
