最先端技術を学ぶ意義
昨今、AIはしばしばSFじみたものにとらえられがちです。しかし、現時点で存在するAIは知能を持っているわけではありません。
多くの可能性を秘めているAIに、なぜ多くの人たちが不安を抱くのか。それは、ほとんどの人たちが「AIがまだ存在せず、現在最もAIに近い技術であるディープラーニングについて」と「ディープラーニングはAIに比べて危険な不確定要素が少ないこと」について知らないからなのかもしれません。
ディープラーニングのような最先端の技術はとても大きなビジネスの可能性を秘めている場合が多いと考えられます。そのよな最先端技術について鳥取県のビジネスマンが知ることには大きな意義があるのではないでしょうか。
そこで今回は、そのような最先端技術の中でもディープラーニングという技術について紹介していきます。
ディープラーニングとは？
ディープラーニング(Deep Learning)とは、機械学習の数ある手法の中の一つです。現在、AI技術で我々が恩恵を受けているものの多くがこのディープラーニングが関わっています。
ディープラーニングについて理解するためにはまず、AIと機械学習、そしてディープラーニングの関係性を理解する必要があります。次の図をご覧ください。
図にある言葉の意味について順に説明します。どれも人によって定義の仕方が異なり、明確に定義されているものはございませんが、簡単に説明すると次のようになります。
- AI：「賢い」ITを作る技術
- 機械学習：データから「賢さ」を得る技術
- ニューラルネットワーク：機械学習のアルゴリズムの一つ
- ディープラーニング：深い階層を持つニューラルネットワーク
より詳しい定義は次のようなものです。
- AI：Artificial Intelligenceの略で、人口的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術。(「人口知能学会誌」より、松尾豊氏の定義)
- 機械学習：世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から学習して、判断や予測を行うためのアルゴリズムを使用する方法。(エヌビディア社の定義)
- ニューラルネットワーク：機械学習のアルゴリズムの一つで、人間の脳にある神経回路の一部を模して数理モデル化したもの。
- ディープラーニング：いくつかあるニューラルネットワークの階層が4つ以上になった、より深みのある精度の高いニューラルネットワークのこと。
ドラえもんのような人口知能をもつロボットをAIの完成形とすると、ディープラーニングはその段階にはまだなく、AIというゴールにたどりつくための方法の中の一つでしかないのです。
ディープラーニングが注目される理由
では、なぜディープラーニングが注目されているのかについて説明します。
機械学習にはとても多くの手法があります。しかし、その多くには正しい答えを導けるほどの精度がありませんでした。しかし、ディープラーニングが登場したことで、急激に正解率が上がったのです。
また、それまで扱うことが困難とされていたビッグデータと呼ばれる膨大なデータをコンピュータの処理機能の発展によって扱えるようになったことで、ディープラーニングはより高い正解率を出せるようになりました。
2015年には、それまで機械が超えられなかった人間の平均的なエラー率とされる5.1%を下回り、2017年には、ディープラーニングによるエラー率は2.3%までに達しました。
ディープラーニングはAIの専門家しか扱えないのか？
結論から申しますと、ディープラーニングを扱うのに資格は必要なく、コンピュータサイエンスの難しい知識を沢山覚える必要もありません。
また、一般の人が手に入れることが難しいような高性能なスーパーコンピュータも必要ありません。
正しい使い方さえ学べば、だれでも使えます。最近では、大学に行かなくてもプログラミングについて学べるサービスが増えてきました。ディープラーニングもそれらとほとんど同じで、多くの一般の方が扱える技術なのです。
ディープラーニングに必要なパソコンの性能
ディープラーニングに必要なパソコンの最低スペックを紹介します。明確にこれといったものはございません。しかし、最低次のような機能があれば、特に問題なくディープラーニングを動かすことができます。
基本的にデスクトップパソコンで扱うことを前提としております。
- CPUはCorei5以上
- GPUを搭載
- メモリは16GB以上
- ストレージは500GB以上
鳥取県からAIエンジニアを増やす意義
初めにも少しふれましたが、AIは多くの可能性を持っている一方で、「将来仕事が奪われる」や「人類を攻撃するかも」などの不安を抱いている方も多いと考えられます。
現在、扱われているAIはあくまで、ただのロボットとプログラミングでしかなく、あらゆる四則演算の組合せで動いているだけで決して知能を持ってはいません。
また、日本にはディープラーニングのようなAI技術を扱える、いわゆるAIエンジニアが海外先進国と比べてとても少ない状況にあります。AIに対する偏ったイメージと不安要素から多くの方々がAI技術の進出に遅れができてしまいます。
だから、多くのAIのエンジニアを目指す若者は、比較的AI技術を扱っている企業などが多い東京に目が行ってしまいます。
鳥取県に最新技術であるAIに関する企業や支援のある環境を作ることは、他の地方に先駆けて多くの最新技術に従事する若者に魅力を与えるきっかけにすることができるのではないでしょうか。
ディープラーニングを扱うのに役立つ書籍
最後に、ディープラーニングを扱うのに役立つ書籍を紹介します。
ディープラーニングは主にプログラミングで動かします。具体的なプログラミング言語はPythonやRubyなどがあります。現在、ディープラーニングを扱う上で世界で最も使われていて、人気のある「Python」を使うこととして、参考となる書籍を紹介します。
ここで、注意していただきたいことがあります。現在、日本でもエンジニアへの転職が増えてきている傾向があります。しかし、多くの人がPythonを扱っているわけではありません。直近でエンジニアとして転職を考えているのであれば、話が変わってきます。
詳しくは、エンジニアのYoutuberが次の動画で説明されていますので、そちらをご覧ください。
プログラミング言語「Python」について学ぶ
プログラミング言語Pythonの中でも最新のバージョンであるPython3について学べる書籍を紹介します。
「入門Python3」Bill Lubanovic著
大量のデータを扱えるようになるために
ディープラーニングを扱うためには、ビックデータと言われる大量のデータをうまく扱えなければなりません。そこで次の書籍を紹介します。
「東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~」塚本邦尊、山田典一、大澤文孝著
ディープラーニングを動かす
次に、実際にディープラーニングを動かすために役立つ書籍を紹介します。