AIの未来とは

AIの未来は予想するものではない。
人類がAIとはどのようなものかをイメージしたものがAIとなる。
世界の研究者たちが期待しているAIが、夢見たAIが、未来のAIとなるはず。
たとえその先に、どんな未来が待ち構えていようともだ。

11月の技術者向け講演の参考になればと思って手に取った『ディープラーニング(やさしく知りたい先端科学シリーズ2)』(谷田部卓さん)


心に響いたのが、このフレーズでした。

◆機械学習の種類
・機械学習(Machine Learning)
様々なデータから予測モデルを作成し、見えていないものを予測する学習のこと。
データに正解を与える教師あり学習と、与えない教師なし学習がある。
・深層学習(Deep Learning)
多層のニューラルネットワークを用いた機械学習のこと。
特徴量の抽出までやれることが最大の特徴。
画像や音声データの解析精度が高い。
・強化学習(Reinforcement Learning)
試行錯誤を繰り返しながら環境に適応していく学習のこと。
定めた報酬を最も多く得られるように、適切な判断をさせる手法。

◆機械学習の導入方法
①対象データの収集
テーマに沿った適切なデータを準備する
②対象データの整形
ML(Machine Learning)に入力可能なフォーマットにデータを加工する
③アルゴリズムの選定
用途に応じたアルゴリズムを選定する
④実験
望む結果が出るまで④~⑥を繰り返す
⑤実験結果の評価
評価用ツール(アルゴリズム)で検証する
⑥パラメータ調整
⑦本番環境設計・構築
実験で確定したアルゴリズムとパラメータを本番環境に実装する

◆AI技術の応用先

▽予測
数値予測
・売上需要予測
・与信スコアリング
・発症リスク評価
ニーズ・意図予測
・個人レベルの発注予測
・ 関心の自動推定
マッチング
・商品レコメンド
・検索連動広告
・コンテンツマッチ広告
▽識別
情報の判断・仕訳・検索
・言語
・画像
・曲の抽出、検索
音声・画像・動画の意味理解
・感情把握
・医療画像診断
・顔認証
異常検知予知
・故障検出、予知
・潜在顧客の発見など
▽実行
作業の自動化
・自動運転車
・Q&A対応
・クレーム処理対応
表現生成
・文章の要約
・作成
・翻訳
・作曲
行動の最適化
・ゲーム攻略
・配送経路の最適化

ディープラーニング(やさしく知りたい先端科学シリーズ2)』(谷田部卓さん)