最近、連日のように、各メディアからAIや機械学習、またディープラーニングという言葉をきくのですが、いつも疑問に思っていることがありました。
『AI』『機械学習』『ディープラーニング』っていったい何が違うのだろう？ってことです。
そう思っていた矢先、先日ある仕事で、ディープラーニングを用いたサービスを提供している、データサイエンティストと呼ばれる人に会いました。
そこで、「AI、機械学習、ディープラーニング」の違いってなんですか？ と聞いてみました。
『AI』『機械学習』『ディープラーニング』というもの
まず、『AI（人工知能）』とは「artificial intelligence」の略で、コンピュータを用いて人と同様かそれ以上の考えや知能を実現させようという技術のことだそうです。
人工知能の研究は古く、1950年頃からすでに行われているようですが、近年のAIブームの要因の1つとして、PCの演算能力の向上によるところが大きいとのことです。
で、『機械学習』や『ディープラーニング』とは何か？ というと、機械学習もディープラーニングも同じく人工知能と呼ばれるものではあるのですが、それを実現するための手法に違いがあるのだそうです。
人工知能と呼ばれる中に『機械学習』という手法があり、さらにその中に『ディープラーニング』と呼ばれる手法があります（下の図を参照）。
『機械学習』と『ディープラーニング』の違い
「機械学習」にしろ「ディープラーニング」にしろ、人がすべてのものをプログラムするのではなく、法則性やルールなどをAI自身が解析し見つけ出します。
たとえば、黒ネコと白ネコを例に挙げるて説明すると、「機械学習」では大量の黒ネコと白ネコの画像データをAIに記録、学習させ「色を特徴として区別しなさい」と指示をしておくと、AIはネコの色によって、黒ネコなのか白ネコなのかを学習して区別します。
一方、「ディープラーニング」は、この「機械学習」をさらに発展させた手法となります。先ほどの「機械学習」では、人が「色を特徴として区別しなさい」と指示をしなければならなかったのに対し、ディープラーニングでは、こちらで指示することなく、AI自らが色であったり、形であったりと物の特徴点を学習し区別していくのです。
ですので、「ディープラーニング」は大量のデータを与えれば与えるほど自ら学習し、どんどん賢くなっていきます。
ただ逆に、大量のデータを与える必要があるというところが、ディープラーニングの弱点ともいえなくもないかもしれません。
まとめ
私のような素人が専門家の話を聞いても、半分も理解できていないのですが…なんとなくAIや機械学習、ディープラーニングというものが何か？ ということはわかりました。
無限の可能性を秘めたAIは、今後、様々なところで使われるようになり、私たちの生活も変わってくることは 想像に難くありません。
AIの切り拓く新しい世界がどのようなものになるのか、これからの展開がとても楽しみです。