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〜人工知能とは〜6話目 「人工知能」を発展させた2つのシステム③

2020年06月21日

人工知能学科

今回は「教師なし学習」についてお伝えします。こちらも文字通り「教師」がいない学習です。今日もリンゴでお話ししましょう。前回の「教師あり学習」ではあらかじめたくさんの画像データと一緒に収穫できるかできないかといった情報つまり「正解」も一緒に学習させていました。さて、同じように収穫できるかどうかを「AI(人工知能)」に「教師なし学習」で判定させるにはどうしたらよいでしょうか? :-(

目的は一緒ですが少し「学習」方法が異なります。たくさんのリンゴの画像データを読み込ませるのはかわりませんが、この時「教師あり学習」のように「正解」に当たる情報は与えません。そのかわり、「見た目」で分類するよう指示を与えます。すると「AI(人工知能)」は赤みの程度や、大きさ、傷の有無などで画像データを「分類」していきます。この後は我々「人間」の判断も必要ですが、「分類」された結果に対し、収穫するとか収穫しないとか、もう少し置いておくとか、捨てるとかの情報を与えれば、新しい画像データを得たときに「AI(人工知能)」はどういう処理をすべきか判定できるようになるわけです。これが「教師なし学習」のイメージです。 :lol:

図6

教師あり学習」が“学校での勉強”に似ているなら、こちらの「教師なし学習」は差し詰め“図書館での勉強”に似ているのではないでしょうか?または、科学の分野での”研究“に似ているかもしれません。たくさんの情報(データ・実験結果・本)から、何らかの共通点や法則、原理などを導き出していく・・・・。いろんな本を見て自分なりの新しい知見を得る・・・。

もちろん今の「AI(人工知能)」にできているのは、分類であって、分類したものがなんであるかの認識は人間のようにできているわけではありません。「AI(人工知能)」がしているのは、多量のデータの中から、何らかの特徴を見出し、それをもとに分類することになります。分類したものに人間が指示を加える必要がありますが、そのあとはある程度まで判定してくれます。

例えば、ある事件の犯人の写真をもとに、町ゆく人々の中から犯人がいないか探すのを「AI(人工知能)」に手伝わせたとします。「AI(人工知能)」がしてくれるのは、たくさんの人の顔(データ)の中から、犯人の顔の特徴に似ているかどうかで分類していきます。そして恐らく犯人(もしくは犯人の顔の特徴にとても良く似ている人)を選び出しますが、そこで犯人かどうかを判断するのは我々「人間」になるのです。一人一人の顔を見比べて、その都度判定する作業が大幅に軽減できます。「AI(人工知能)」は我々人間にとって大変な(または苦手な)作業を代わりにしてくれるということです。我々の生活や仕事がどんどん楽になっていく気がしませんか?

この応用が「画像認識」になります。大阪ハイテクではこの「画像認識」を体験できるイベントも予定しています。是非参加してください。