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2017年11月16日

9352:深層学習(ディープラーニング)2:機械はどうやって物事を理解するのか?記事紹介

【清澤のコメント:情報のつながりを機械が自分で抽出して判断するような仕組みがディープラーニング。http://stonewashersjournal.com/2015/03/07/deeplearning2/2/
記事の中の具体例を省き、話の流れを残してみました。そうしたら、ニューラルネットワークによるディープラーニングが少し定性的にわかった気がしました。】
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1)ニューラルネットワークでどのようにしてディープラーニングを行っているのか。

ディープラーニングというのは、基本的には「物事を理解するための手法」に過ぎない。

情報の繋がり、人が学んできた道を辿る機械

ニューラルネットワークの強みは、この小さな計算装置(パーセプトロン)の繋がりを自在にコントロールできることに有る。どうやって繋がりの太さや情報の重要性を決めるのか?それは「人が教える知識として学ぶ」「経験則から徐々に学ぶ」かのどちらか

人が教える場合は「教師あり学習」と呼ばれ、正解と不正解をいちいち機械に教えます。この場合、情報の正確度や重要性は人間を通して機械は簡単に理解できる。こうすれば、機械は関連付けて情報を整理することが出来ます。

しかし、「経験則から学ぶ」場合、これは「教師なし学習」と呼ばれ、正解か不正解かは教えない。これだと何も理解できないのではないかと思いますが、そうでもない。

例えば、クジラやイルカのようなややイレギュラーな海棲哺乳類の存在は、「教師あり」の場合には人が教えましたが、「教師なし」の場合には「恒温・肺呼吸・胎生・足なし」の動物がイルカやクジラしかおらず、魚類とも全く違うことに気付いて初めて理解する。これは人が哺乳類や魚類を分類してきたのと殆ど同じ過程

人も「教師なし学習」型の機械と同じように、誰も教師のいない世界で動物の事を学び、自ら動物を分類し、哺乳類という種族で分ける事を思いついたのだ。もしかすると、機械は全く別の理解をして、人とは違った解釈で彼らを分類するかもしれない。もしそれが、人にも理解できる客観的な解釈だった場合、それは「機械が新たに発見した哺乳類の分類方法」ということになる。

人工知能にとって本当に必要なことは、この「教師なし学習」。というのも、機械が処理できる情報量に対して、人間の処理できる情報量は遥かに少ない。人が寝ている間も、食事をしている間も、機械は考え続けます。そして、人の代わりに物を理解するようになり、人の代わりに人に近い判断ができるようになる。

2)ディープラーニングとは?

機械がどのような過程で物を学び、情報を関連づけながら理解していくのかについては理解出来た。

上述のニューラルネットワークが物を理解する過程というのはあくまで理想論であり、厳密にはこの域に達していない。

実は、ディープラーニングと言うのは小さなまとまりとして構成したニューラルネットワークの一つ一つに役割を与え、理解するべき内容を出来る限りシンプルにしてから理解させようという試みに過ぎない

言わば、ニューラルネットワークで多数の班を作り、班ごとにシンプルな役割を与え、各班に順番にタスクをこなさせる学習方法がディープラーニングということ。

ただ、これの凄いところは、その役割の分担や理解すべき内容の単純化を機械自身が行えるという点にある。

そして、小分けにして解析したものに優先順位をつけつつ、情報の関連性を探っていく

写真が犬なら、観察担当(入力層)の人たちは一人で全てを判断するわけではないので、かなりアバウトな判断で止めている。

こうして、特徴的な部分を勝手に抽出してきた最初の分割チームは、次のチームに情報を渡す。

次のチームは、得意分野毎に割り振っていく。そうして、一人一人の得意分野が、いくつかの動物の例までピックアップしてくれた。合ってるものから違うものまで様々です。

最後に判断を下す幹部的なポジション(出力層)の人たちはこれらの情報を糧に、やっと判決が下る。

「役割分担して判断って、当たり前にやってることなんだけど」と思ったら、そのとおりです。人間に近い考え方が出来るようになったことが、ディープラーニングで注目されている進歩の一つなのだ。

特に、このディープラーニングの学習方式は、人工知能が自ら役割分担してチームを作るので、人間のやり方にかなり近いものになる。

今までの機械は、はっきり言って色や文字の並びを片っ端からデータベースと比較して、一番似ているっぽいものを探して答えてました。

言語の翻訳などもそれに近く、辞書的に文法や単語を見て、単語を並べ替えているだけでした。それがようやく、ディープラーニングを駆使することで、人間に近い思考回路を持って、なんとなくだけれども「理解」した上で答えを出すようになったのだ。

 


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