人工知能が進歩して人間を超えてしまうと、「人工知能がなぜその判断をしたのか人間には理解できなくなるから危険だ」なんて言われることがありますが、すでにディープラーニング技術を利用している人工知能の考えが人間にはわからない領域に達しています。

しかし、これは別に人工知能が人間より賢くなったとか、人工知能が人間には理解できないレベルで物事を考えているとか、そういうことではありません。単純にディープラーニングの特性や仕組みに由来するものです。本記事ではそれを踏まえ、ディープラーニングを使うとなぜ人工知能の考え方や判断理由が人間には理解できなくなるのかについて解説していきます。

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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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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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