バズワード化されたAIを正す。

内容は少しだけ難しいかもしれませんが、一般大衆向けの記事です。

AIは、日本語で人工知能といい、人間の知能を模したモデルのことを指します。

人間の知能にはまだまだ及びませんが、現在Neural Network(ブラックボックスモデルの一種)というモデルが最も人間っぽさを表現でき、その学習法がDeep Learningと呼ばれているため、「AI = Deep Learning」という認識が一般になされています。

次に、画像処理の分野でDeep Learningがどのように活用されているかについて説明します。

従来の画像処理では、人間が画像処理するアルゴリズムを考えていました。「入力画像→画像の微分・2値化→物体検出→特徴抽出→分類などの結果出力」

一方、Deep Learningによる画像処理では、画像処理するアルゴリズムを考えません。「入力画像→Neural Network→分類などの結果出力」

従来の画像処理では、特徴抽出の表現がアルゴリズムの設計依存であるため、任意の表現を獲得できません。

一方、Deep Learningによる画像処理では、Neural Networkが、入出力のペア(データ)を無限個保持できるならば、任意の表現を獲得することができることが数学的に示されています。(3層Neural Networkでしか証明されていないため、厳密な証明ではないが。”Universal Approximation Theorem;普遍性定理”を参照。)すなわち、ブラックボックスモデルの一種であるNeural Networkは任意の表現を獲得できる特徴抽出器となっているのです。ただし、データを無限個保持できるという条件の下で。

そういうわけで、Deep Learningによる画像処理は従来の画像処理より優れているのです。ただし、繰り返しになりますが、データを無限個保持できるという条件の下で。

ブラックボックスモデルの学習には、データが不可欠だから、現在AIの実用化に向けてデータの収集に注目が集まっているのです。

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