第2回 AIについての導入  位置づけと応用分野の紹介

こんばんはよっしーです。

 

今日のテーマ

AIについて始めます。

 

登場人物
よっしー(よ)
彩さん(彩)
 
 
ではスタート
 

彩:今日はAIについて話すんだっけ?
 
よ:そうだよ。
 
彩:壮大なテーマだね。
 
よ:AIについてわかっていることを全て説明しようとしたら日が暮れてしまうので
 (いや、もう暮れてるし...)
 今回はAIの位置づけと応用分野について簡単に話そうかな
 
彩:AIってのは度々よく言われるけど機械学習とかディープラーニングとかも最近よく言
 われるよね。結局違いが分からなくて...
 
よ:じゃあ、AIや機械学習ディープラーニングの関係からみていこうか
 
彩:賛成!!
 
AIの位置づけ(ベン図による解釈)
 
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        図1 ベン図によるAIの解釈
 
AIは、機械学習表現学習ディープラーニングいわゆる深層学習ってやつを含む全体を指していると考えていいよ。
 
灰色の部分は人間がコンピュータにあらかじめルールや知識を与えて必要なデータを出力している部分だよ。
かなり古くからあって、従来の統計分析なんかもこのあたりだね。
(補足:第一世代で調べてみるとよい)
 
機械学習を用いることで、人間が与えたデータに対して、ルールや知識をコンピュータが勝手に学習するようになっていくよ。
(このころが第二世代となります)
 
深層学習は、機械学習の更に発展させたもので人間の脳の神経細胞の伝達を応用したものなんだよ。
(これが、近年話題の第三世代です)
 
表現学習はオートエンコーダっていう次元圧縮のためのアルゴリズムがあったりするんだけど。そのうち具体例で説明しようかな。
 
機械学習についてもう少し話すと、教師あり学習とか教師なし学習があるよ。
 
彩:教師あり学習があらかじめデータに対して何かしらのラベルをつけて、教師なしが
  データに対してラベルがない?って感じだったような...
 
 (さてはお前知ってて聞いてるな?)
 
更に言うと、強化学習ってのもあってさ、今俺が注目してる研究に応用したい学習方法なんだ。
強化学習については今実験しようとしているところだから改めて説明させて下さい♪
 
機械学習については、まだまだあるので次回以降何回かに分けて少しづつ説明します。
 
次は簡単にAIの応用分野について紹介するよ。

・AIの応用分野
 
自動運転←俺の研究分野
株の予測
画像認識
ロボット
 
もちろんこれ以外にも沢山あるから調べてみるといいでしょう。
AIを直接テーマとしない分野でも、その分野あるいは周辺領域で必ずAIと関係する部分があります。
 
機械学習や深層学習をしっかり理解すれば、なぜこの分野に応用できるのか説明できるようになります。
更には新しい応用分野も浮かんで来ますよ。
そして自分だけのアイデアも出して是非教えて頂きたい!!
 
・終わりに
 
よ:それぞれ話していくともっと深くなってしまうので今回は簡単に説明しました。
 
彩:そうだよね。一度に沢山は覚えきれないし。
 
よ:そういえば、彩の研究テーマはブロックチェーンだっけ?
 
彩:そうだよ(^^♪
 
よ:今度ブロックチェーンについて教えてよ。
  ビットコインとかスマートコントラクトとか今話題じゃん?
  お互いの得意分野教えあえたら知識広がるし
 
彩:しょうがないな~今度教えてあげるよ
  とりあえず次回は機械学習もう少しやろうよ
 
よ:是非とも👍
 
・次回予告
 
機械学習について深堀します。
 
・最後に
AIは面白い!!
他分野の人、情報系以外の人もどんどん入って来てください。
 
AIをテーマに研究する人間の一人として精いっぱい全力を尽くします。
 
AIは全ての分野に恩恵をもたらしてくれるでしょう。