元々コンピュータは正確な答えを素早く計算して出せるものとして開発されたため、与えられたデータや条件に制約され、人間のようなあいまいさが苦手で、論理の飛躍や思いつき、ということがありませんでした。しかし、今では人工知能、特に「ディープラーニング」(深層学習)の技術によって、人間がそうであるように、限られた経験や知識を駆使して、常に新たな状況に適応しようとする能力を、コンピュータにも付与できるようになりました。これは、データを単にデータとして入力処理して終わりにするのではなく、そのなかにある特性や共通点、差異などを抽出し、整理し、そのうえで実際に物事を決めたり判別したりするような「知識」へと練り上げるプロセスを組み込んだということです。

たとえば顔認証や類似した画像の検索などの画像認識であれば、1枚の画像データに含まれているいくつかの特徴を判別して、その色、形状、質感やパーツなどをタグとして裏方で整理するとともに、その全体像として何と一致するのかといった総合的かつ全体的なまとめ方も行っています、

ディープラーニングが実際の機器に応用できるようになり、運輸の面では自動運転、広告や営業、セキュリティの面では顔認証、生産や建設、福祉などの面では、清掃、警備、監視ロボットや介護ロボットなど、さまざまな分野での実用化が可能となりつつあります。

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