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成績UPのヒント 人工知能の研究について

人工知能の研究について

私は大学院で人工知能の研究をしており、家庭教師シニアでは高校生の理数系科目やSPI試験対策を中心に学習指導を行っています。
今回、人工知能の基礎研究について概要を紹介します。

現状

現在、人工知能が私たちの生活に浸透しつつあり、ニュースでもよく取り上げられるようになりました。自動運転、ロボット、自動翻訳、囲碁や将棋のソフトといった話題が多いでしょうか。それらに限らず人工知能はあらゆる分野に応用されています。

ディープラーニングという言葉を耳にしたことがあるかもしれませんが、これは2010年代に台頭した新しい技術で、人工知能を作るための有力な方法の一つです。私も主にディープラーニングに関する基礎研究に携わり、手法やアルゴリズムの開発に取り組んでいます。

機械学習とディープラーニング

プログラムで決められたように動作する電化製品やゲームのモンスターなども広い意味では人工知能が内蔵されていると考えることができますが、普通、人工知能と聞いてイメージされるものに近いのは、機械学習という技術によって作られたものであると思います。　　

これはコンピュータに学習をさせることで人工知能を作る技術であり、人間が自然に行っている学習能力と同じように、コンピュータが自分で特徴を学習することで将来を予測することができるようになります。ディープラーニングも機械学習の一部であり、コンピュータに高度な学習を行わせることができる技術であると考えてください。

コンピュータによる学習方法

学習方法はシンプルであり、正解付きの学習用データをコンピュータに繰り返し覚えさせていきます。例えば、画像に写っている物体の名前を予測させたい場合は、画像データと各画像に写っている物体の名前のペアをたくさん用意し、順番にコンピュータに与えていきます。

そうすることで物体の特徴を徐々にコンピュータが理解し、物体判別の人工知能が出来上がります。こうして出来た人工知能に新しい画像を見せると、それに写っている物体の名前を正しく予測することができるのです。

人工知能による未来予測

画像に限らず、過去のデータから未来の値を予測するのに、機械学習を用いる研究が多く行われています。例えば、過去に地震が発生したときの気象情報と実際に地震が発生した日にちを、学習データとして与えて学習を行うことで、今後の地震の発生日を予測することなども期待できます。

高性能な人工知能

機械学習で高性能な人工知能を作るためには、学習データは多いほうが、いろいろな特徴を学習させることができるので望ましいです。ただし、多数の学習データに正解をつけるのは骨の折れる作業です。

最近ではクラウドソーシング（依頼者が不特定の作業者にインターネットを通じて有償で仕事を依頼するサービス）を利用して、複数の作業者に正解をつける仕事を依頼するという方法がとられることもあります。

最近の注目・生成への応用

機械学習は画像・音声・言語の認識に応用されるのが一般的ですが、最近注目されているのは画像・音声・言語の生成への応用です。ディープラーニングは学習した特徴を利用して新しいデータを生成することもできます。

現時点ではまだ完成度の高いイラストや曲などを生成することはできませんが、将来的には、プロのクリエイターと変わらない質の作品を一瞬で、しかも大量に作ることができてしまうかもしれません。

人工知能の開発

人工知能の開発はプログラミングによって行われます。機械学習のプログラムはPython（パイソン）という言語で書かれることが多いですが、C言語などの基本的な言語と根本的には変わりません。

情報系の学部であれば大学に入ってからC言語の授業を受ける場合が多く、プログラミング自体はそれほど複雑ではありません。

人工知能の研究では数式が多く用いられますので、人工知能に興味のある中高生の方は、学校の勉強、特に数学に力を入れておくことをお勧めします。

以上