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エーアイ。Artificial Intelligence。アーティフィシャル・インテリジェンス。人工知能。

統計確率的に確からしいことを教えてくれる仕組み

正確には人工知能ではなく、人工知識選択機能という方が正しいでしょう。無から何かを生み出してくれるものではないです。

データのインプットがあり、アウトプット(結果)がわかる場合、その間の関係をつないでくれる仕組みと言えます。

つまり、「正解」を教えなければ、学習しないし、何かを新たに創出するようなものではないです。

ディープ・ラーニングとは、大量のデータを用い、この学習(インプットに対して正解を教える)を行うことです。

例えば、様々な猫の写真をインプットし、それが「猫である」ことを教えることで、学習していくというものです。

難しいのはデータづくり

ディープ・ラーニング技術が言われますが、最も難しいのは、どうやってデータを与えるかに有ります。上の例で言うのであれば、コンピュータにどうやってこの画像を教えるか?最終的には0,1にしなければコンピュータは理解することはできません。画像のコントラストを変え、境界線を探し出す、それらをベクトル数値に置き換える・・・様々なデータ処理を行い、初めてディープ・ラーニングに回せるわけです。

要は重要なのはこの数値解析モデルを作れるかどうか?にかかります。この数値解析モデルを作るためには、当然ですが、その業務について熟知していなければできないわけです。

単純にAIベンチャーに任せても答えが出るわけがない理由がここにあります。

つまり、この事象を正確にモデリングできるかでAI品質が決まるといっても過言ではありません。これを導き出せるのは、その内容を熟知している人だけです。

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