ディープラーニングで人工知能が会話をするしくみ、人間と自然な会話を成り立たせるために機械は結構必死だった

ディープラーニングの特徴抽出能力を応用して、様々なチャット用の人工知能が開発されました。マイクロソフトの「りんな」や「Cortana」、Appleの「Siri」、GoogleもAlloというメッセージアプリにも会話用のAIが搭載されています。高度な会話用のAIには必ずと言って良いほどディープラーニングが搭載されるようになっているわけです。これは一体、どうやって会話しているのでしょうか? 

そして、彼らの会話は人間の会話と比較すると何が似ていて何が違うのでしょうか? 技術的な部分を詳しく説明するのは容易ではありませんが、大まかな仕組みについて簡単に説明しながら比較してみましょう。

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ディープラーニングの人工知能は囲碁や将棋やチェスをどんな風に考えて指すのか?

Googleの人工知能がプロの棋士に勝ったというニュースが日本中を駆け巡りました。あまり詳しくない人にとっては何が凄いのか分からないニュースですが、将棋・チェス・囲碁の中で最も手数が多いのが囲碁であり、人工知能がプロに勝てない最後のボードゲームとも言われていたのです。

手数の多さが戦いの難しさに必ずしも直結するわけではありませんが、今までの人工知能は総当り式や得点方式でモノを考えて次の手を考えていたため、普通の対戦の時間内で囲碁の棋士に勝つのはまだまだ先だと考えられていました。しかし、ディープラーニングの登場で「手数の多さ」は人工知能の障害になったのです。一体、ディープラーニングを活用した人工知能はどのようにして囲碁や将棋を打つのでしょうか?

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真の人工知能って何?チューリングテストと知能、ディープラーニングは人間を超えるか?

ディープラーニングという手法を用いることで、ニューラルネットワークで構成された人工知能がかなり人間に近い思考方法で物事を考えられるようになってきた事が分かりました。

では、これからの人工知能は人間を超えることができるのでしょうか? その問に答えるには、人間とはなにか、人工知能とはなにか、そして真の人工知能とはなにかについて考えなければなりません。

ちなみに「ディープラーニングとか、ニューラルネットワークなんて知らない」という方でも、本記事では特に技術的な話はしないので、気軽に読んで頂ければと思います。

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深層学習(ディープラーニング)を素人向けに解説(後編)―特徴選びの重要性、機械はどうやって物事を理解するのか?

前編では延々とニューラルネットワークの説明が続いてしまいましたが、今度はその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についてご説明してこうと思います。

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」に過ぎません。その際に、ニューラルネットワークが使われると言うのはご説明のとおりです。

では、一体それはどのようにして使われているのでしょうか?
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深層学習(ディープラーニング)を素人向けに解説(前編)―基礎となるニューラルネットワークについて

最近、Googleが開発したDQN(Deep Q-Network)と言う日本人からするとユニーク名前の人工知能が話題になりました。これには、ディープラーニング(Deep Learning)と言う人工知能の学習手法が用いられており、同様の手法を用いた人工知能が従来の人工知能の学習能力をあっさり上回ってしまったと世間を騒がせています。

しかし、このディープラーニングというのがいまいちよく理解されていません。非常に有用な手法であり、今後のビジネスに深く関わってくるということもあって専門家向けの解説は多数見受けられるのですが、素人向けの解説があまりありません。

本記事では、プログラミングや人工知能について全く詳しくない素人の方にも分かりやすくい形でご説明していきたいと思います。

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