はじめてのAI① ~AI、機械学習、ディープラーニング、、違いわかりますか?~
こんばんは!!!とぅってぃです!!!!
や、本当にサボり散らかしました。飲みやらバイトやら。
申し訳ありません!!!!
その代わり(?)今日のブログは結構面白いテーマだと思います!!
ちゃんと一時間半くらいの動画見て勉強したんで!!
それでは早速いってみまっしょう!!
さてさてさーて(メリオダス)、本日のテーマは「AI」です。
これからの社会でほぼ間違いなく主役となるであろうこの技術!
でも実際のとこ皆さん
AIって何かちゃんと説明できますか?僕は出来ませんよ。
今日はそんなAIに関して、「はじめてのAI」と題し、ご紹介させて頂きます。
AIってどこに使われてる?
AIとはなんでしょうか。
Artificial Intelligence=人工知能 のことですね。
この和訳に関してはよくご存知かと思います。
ただ、「人工知能」って聞くと、めっちゃ凄いように聞こえてしまいます。
でも実際のとこ、まだまだそんな自分で考えて自分で行動して、なんて人間のように出来るわけじゃあございやせん。
AIは、既存のITをちょっと賢くしてあげるようなもの、そんな程度に捉えて貰えると良いと思います。
身近に使われているところといえば、まず思いつくのはスマートスピーカーでしょう。
つまり、音声ユーザーインターフェース(VUI)ですね。
AppleのSiri、AmazonのAlexa、LineのClova。オッケーグーグル!
それ以外にも実は一杯あります。Googleの勉強動画でしたのでそちらのサービスばかり例に挙げますが、
例えばGmailはAIがメールの内容を判断して返信を自動生成してくれたり(スマートリプライ)、google翻訳はAIによって翻訳の精度が向上していたり、googleフォトは写真を自動で分類、ラベル付してくれたりしています。
つまりAIが出来ること、それは人の手によるノウハウや人の目による仕分けをコンピュータにやらせること。これだと思います。
AIってくっそ高価な技術ってイメージありませんか?実は10万円前後で個人で作れちゃうくらい今は簡単なんです。googleのオープンソースを活用すれば、企業に頼んでうん百万もかかるより非常に効率的です。
AIってどういう仕組み?
AIを実現するには「機械学習」という技術が必要です。
今我々が目の当たりにしているAIはイコール機械学習と言っていいでしょう。
本来の意味での「人工知能」、即ちコンピュータが自分で考えて自由に行動できるような技術はまだまだ実現されていません。
機械学習とは、データから賢さを得る技術です。機械学習のアルゴリズムの一つをニューラルネットワークと呼び、このニューラルネットワークの更に賢いバージョンをディープラーニングと呼びます。 2012年頃、ディープラーニングが躍進を遂げたことで機械学習が発展し、AIブームに火が付きました。
一気にカタカナが出てきましたがついてこれていますか?笑
あとで詳しく解説するので、まずこれら単語の包括的な順序を覚えて頂きたいです。
これで世の中にあふれる「AI的なワード」の違いが説明できるようになりました。
じゃあ機械学習(=今のAI)って、今までのITとなにが違うの?
さてここにりんごとオレンジがあります。
この2つ、どうやって見分けますか?色、形、表面、味、大きさ、重さ、いろいろ指標があると思います。
この見分けを、コンピュータにやらせてみましょう。
この時!!!
ITは、人がルール(仕様)を設定します。例えば、赤ならりんご、橙ならオレンジ。
では、もしこの写真がモノクロだったらどうなるでしょう?人が新たなルールを設定しなければなりません。丸だったらオレンジ、ちょっといびつだったらりんご。
ではカットされていたら?断面図だったら?
このように、ちょっとデータが変わるだけで途端に既存のルールが使えなくなってしまいます。その度に人の手でルールを付け加えたり変更しなければなりません。これがITです。
では!!!
機械学習ならどうでしょう。
機械学習は、見分けるルールを自動的にコンピュータに探させるという技術です。
たくさんのデータを基に、どこをどういう風に見れば判別できるかを決めてくれます。
但し。機械学習でも100%の精度を叩き出すことは出来ません。ま、そりゃそうですよね笑 だからこそ、人間のダブルチェックが必要であり、人間を介すことでほぼ100%の精度を今までにないコストで実現することが出来るわけです。
この技術を使うことで、様々なAIが実現されています。
例えば画像認識。この画像に写っているのはなにか、という判断を、コンピュータが決めたルールに則ってやってくれます。画像は点(ピクセル)の集合なので、どういうピクセルがどういう位置に配置されているか、で画像は識別されるわけです。
音声認識は、拾った声を文字に起こしてくれます。集計した音波から、音の最小単位である音素を特定し、この音素の繋がりを判断することで文字に起こします。
そして文章理解は、入力された文章を、単語で区切って構造的に理解したり、どの単語がどの単語を形容しているかで判断しています。
このように、実はAIはもとを辿れば非常に簡単なルールで出来ているんです。このルールを複雑に組み合わせていくことで、より複雑な判断が出来ています。
機械学習の凄さ、分かりましたか??
試してみよう
googleの提供するクラウドサービスで、無料で色んなAIを試すことが出来ます。
画像認識・・・https://cloud.google.com/vision/?hl=ja
音声認識・・・https://cloud.google.com/speech-to-text/?hl=ja
文章理解・・・https://cloud.google.com/natural-language/?hl=ja
ご賞味あれ。
長くなりそうなので今日はここまでにします。
次、はじめてのAI②では、更に細かい機械学習の仕組みに関してお勉強しましょう。
面白いでしょ?!?!?!?!?!笑
それではまた。サボってごめんなさい読んでくださいね。。。
きょうのアイデア
①ファクト:自分に似合う髪型が分からねぇ。
②アイデア:写真撮れば勝手に似合う髪型判断してくれるサービス。欲を言えばうまく合成して、その髪型の自分を擬似的に見れたら良い。
③具体化:おそらく美容師によってこの顔の人にはこんな髪が似合うという尺度が違うと思う。こういうマンパワーの目利きこそAIが代用できる。大量の「髪型が似合ってる人」のデータを機械学習させる。輪郭やパーツの位置、顔の大きさなどで判断できるようになると思う。