新しいAI解説 +プラス

ロジック・セオリスト：黎明期の人工知能

機械が自ら考え、判断する時代が来るなど、かつては夢物語とされていました。そんな時代に、「考える機械」の実現に向けた第一歩として、画期的なプログラムが登場しました。それが１９５０年代にアラン・ニューウェル、ハーバート・サイモン、そしてクリフ・ショーの３人の研究者によって開発された「ロジック・セオリスト」です。当時、「人工知能」という言葉はまだ一般的ではなく、コンピュータはもっぱら計算を行う機械として認識されていました。そんな中、ロジック・セオリストは世界初の人工知能プログラムと呼ばれ、コンピュータに思考させるという、当時としては非常に斬新な試みでした。ロジック・セオリストは、数学の定理を証明する能力を持っていました。これは単なる計算処理を超え、まるで人間のように論理を組み立て、複雑な問題を解くことを意味していました。具体的には、記号論理学という数学的な手法を用いて、様々な命題を記号で表現し、それらの関係性を分析することで定理の証明を試みました。その成果は目覚ましく、ホワイトヘッドとラッセルの数学の基礎に関する著書『プリンキピア・マテマティカ』の中の定理をいくつか証明することに成功したのです。これは当時の人々にとって大きな驚きであり、機械にも思考が可能であることを示す画期的な出来事でした。ロジック・セオリストの登場は、人工知能研究の始まりを告げるものでした。ただの計算機を超え、まるで人間のように思考し、問題を解決する機械の実現。このプログラムの成功は、多くの研究者に刺激を与え、人工知能という新たな分野の研究を加速させました。そして、人々の想像力を大いに掻き立て、未来への期待を大きく膨らませることになったのです。まさに、人工知能の歴史における記念碑的な出来事と言えるでしょう。

2024.11.27

その他

サイバー空間で現実を再現：CPS入門

近年、様々な分野で「計算機と物理系を融合した仕組み」という言葉を耳にする機会が増えてきました。これは「サイバーフィジカルシステム」、略して計算機物理系と呼ばれています。この言葉は、一体何を意味し、私たちの暮らしにどのような影響を与えるのでしょうか。計算機物理系とは、現実世界と仮想世界を結びつける革新的な技術です。仮想世界にある膨大な情報や計算能力を、現実世界の機器や装置の制御に活用することで、これまでにない高度な仕組みを実現します。例えば、工場の機械をインターネットに接続し、生産状況をリアルタイムで把握したり、自動運転車では、周囲の状況をセンサーで感知し、人工知能で判断して安全な走行を実現したりといった具合です。この文章では、計算機物理系の基本的な考え方から、活用事例、そして未来への展望までを分かりやすく説明します。計算機物理系は、私たちの社会を大きく変える可能性を秘めた技術です。身近な例を挙げると、交通の分野では、信号を最適に制御することで渋滞を減らし、スムーズな交通を実現できます。また、医療の分野では、患者の状態を常に監視し、異常があればすぐに対応することで、より質の高い医療を提供することが可能になります。農業の分野では、温度や湿度などの環境データを活用して、作物の生育を最適化し、収穫量を増やすことも期待できます。計算機物理系は、様々な分野で応用され、私たちの暮らしをより便利で豊かにする可能性を秘めています。ぜひ、計算機物理系の世界に触れて、その可能性を感じてみてください。これからの社会をより良くするために、計算機物理系がどのような役割を果たしていくのか、一緒に考えていきましょう。

2024.11.27

その他

ロジスティック回帰で確率予測

ものの起こりやすさを調べる方法に、ロジスティック回帰というものがあります。これは、統計学や機械学習といった分野で広く使われている、とても役に立つ分析方法です。ロジスティック回帰を使うと、色々な要因を元に、ある出来事がどれくらいの確率で起こるかを予測することができます。例えば、お店でお客さんが商品を買う確率や、病院で患者さんが病気になる危険性を推定する時などに役立ちます。この方法は、色々な要因を考えながら、結果の確率を０から１までの数字で表すことができます。０に近いほど、その出来事が起こる可能性は低く、１に近いほど、その出来事が起こる可能性が高いという意味です。このような特徴があるので、複雑な現象を分析するのに向いています。具体的には、まず集めた情報をもとに、ある出来事が起こる確率を計算するための数式、つまり関数を導き出します。この関数は、色々な要因の値を入力すると、０から１までの値を出力するようになっています。出力された値が０に近いほど、その出来事が起こる確率は低く、１に近いほど高いと判断できます。例えば、ある人が病気にかかる確率を予測したいとします。この時、年齢、性別、喫煙習慣などの要因を関数に入力します。すると、その人が病気にかかる確率が０から１までの値で出力されます。このように、ロジスティック回帰は、複数の要因と結果の確率の関係性を分かりやすく示し、将来の予測をするための強力な道具と言えるでしょう。まるで、色々な材料を入れて料理を作るように、色々な要因を組み合わせて結果の確率を予測できるのです。

2024.11.27

機械学習

残差平方和：モデルの精度を測る

統計や機械学習の世界では、予測モデルの良し悪しを測る物差しが必要です。その物差しの一つに、残差平方和というものがあります。これは、モデルがどれほど観測データに合致しているかを表す数値です。この数値が小さいほど、モデルの予測精度は高いと判断できます。では、残差平方和とは具体的にどのように計算するのでしょうか。まず、個々のデータを見ていきます。ある時点での商品の実際の売上と、モデルが予測した売上の差を計算します。この差を残差と呼びます。残差はプラスの場合もあればマイナスの場合もあります。そのまま合計してしまうと、プラスとマイナスが打ち消し合ってしまい、全体のずれの大きさが正しく測れません。そこで、それぞれの残差を二乗します。二乗することで、すべての残差が正の値になり、打ち消し合いの問題がなくなります。これらの二乗した残差をすべて合計したものが、残差平方和です。例えば、ある商品の来月の売上を予測するモデルを作ったとしましょう。過去の売上データとモデルを使って、来月の売上の予測値を計算します。そして実際に来月が終わった後に、実際の売上データが手に入ったら、予測値と実際の売上の差、つまり残差を計算します。それぞれの日の残差を二乗し、それを合計することで残差平方和が求まります。もし残差平方和が小さければ、モデルが日々の売上の変化をよく捉え、精度の高い予測ができていると解釈できます。逆に残差平方和が大きければ、モデルの予測精度が低いと考えられます。つまり、モデルが実際の売上の動きをうまく捉えられていないということです。このように、残差平方和はモデルの精度を評価する上で重要な指標となります。

2024.11.27

機械学習

SSD：高速・高精度な物体検出

多くの機器が視覚を持つ現代社会において、機械に画像や動画を理解させる技術は大変重要です。その中でも、画像や動画の中から特定の物体を識別し、位置を特定する物体検出技術は、様々な分野で応用されています。例えば、自動運転車では歩行者や他の車両を認識するために、監視システムでは不審な行動を検知するために、医療画像診断では病変の発見に役立っています。近年、人間の脳の仕組みを模倣した深層学習と呼ばれる技術の進歩により、物体検出の精度は飛躍的に向上しました。この技術革新の中で、ひときわ注目を集めているのがSSD（Single Shot MultiBox Detector）という手法です。SSDは、一枚の画像から一度の処理で複数の物体を検出できるため、処理速度が速いという特徴があります。従来の手法では、画像を何度も走査する必要があったため、処理に時間がかかっていましたが、SSDはリアルタイム処理を可能にしました。また、SSDは高精度な検出能力も兼ね備えています。様々な大きさの物体を検出するために、複数の大きさの枠を用意し、それぞれの枠で物体の有無を判断します。これにより、小さな物体から大きな物体まで、正確に検出することが可能になりました。SSDが登場する以前にも、YOLO（You Only Look Once）という高速な物体検出手法がありましたが、SSDはYOLOの後継モデルとして、更なる高速化と高精度化を実現し、物体検出技術における革新的な手法として広く利用されています。 SSDの登場は、物体検出技術の進化における大きな一歩となりました。今後も更なる技術革新により、より高精度かつ高速な物体検出技術が開発され、様々な分野での応用が期待されます。

2024.11.27

深層学習

サイバー攻撃の７段階：キルチェーン

近頃、情報技術の進歩とともに、不正アクセスや情報漏えいなどの問題が深刻化しています。巧妙で複雑なやり方で仕掛けてくるため、多くの会社や団体にとって大きな悩みの種となっています。このような状況の中、そうした攻撃から身を守るには、相手のやり方をきちんと理解し、適切な対策を立てることが大切です。そこで役に立つのが「攻撃連鎖」という考え方です。これは、攻撃者が目的を達成するまでの一連の行動を７つの段階に分けて説明したものです。この考え方を使うことで、攻撃者の狙いや行動を予測し、効果的な防御策を練ることができます。まず、攻撃者は標的を選びます。次に、攻撃を仕掛けるための情報収集を行います。会社のホームページや従業員の公開情報など、あらゆる情報を集めて弱点を探します。そして、その弱点を利用して攻撃するための方法を編み出します。次に、攻撃者は侵入経路を確保します。例えば、メールに添付されたファイルを開かせたり、偽のウェブサイトにアクセスさせたりすることで、標的のシステムに侵入します。侵入に成功すると、攻撃者はシステム内で足場を固めます。そして、攻撃目標に到達するまでシステム内を移動し、最終的に目的を達成します。例えば、機密情報を盗み出したり、システムを破壊したりします。目的達成後、攻撃者は証拠隠滅を図り、痕跡を消していきます。この７つの段階を理解することで、それぞれの段階でどのような対策が必要なのかを把握できます。例えば、情報収集の段階では、公開情報を最小限にする、従業員への情報セキュリティ教育を徹底するなどの対策が有効です。侵入の段階では、ファイアウォールやウイルス対策ソフトを導入する、怪しいメールを開かないように注意喚起するなどの対策が重要です。また、システム内で足場を固める段階では、システムへのアクセス権限を適切に管理する、侵入検知システムを導入するなどの対策が有効です。このように、「攻撃連鎖」を理解することで、多角的な視点からセキュリティ対策を強化し、より効果的に攻撃を防ぐことができます。

2024.11.27

その他

予測精度を測る指標：相対絶対誤差

統計や機械学習の世界では、予測モデルの良し悪しを測る物差しが必要です。作った予測モデルがどれくらい正確に未来を当てられるのか、これはとても大切なことです。その物差しの１つに、相対絶対誤差というものがあります。相対絶対誤差は、よくＲＳＥと略されて呼ばれます。機械学習のモデルは、与えられた情報をもとに、これからどうなるかを予測します。例えば、明日の気温や商品の売れ行きなどです。しかし、どんなに優れたモデルでも、予測が完全に当たることはまずありません。必ず、本当の値との間にずれが生じます。このずれの大きさを測る尺度こそが、ＲＳＥなのです。ＲＳＥは、予測のずれを相対的な値で表します。相対的というのは、本当の値を基準にしてずれの大きさを考えるということです。例えば、１０００円の商品の売上げを８００円と予測した場合と、１００円の商品の売上げを８０円と予測した場合では、どちらも２００円のずれですが、１００円の商品の方がずれの割合が大きいと言えます。ＲＳＥはこのような割合を考慮に入れて計算されます。具体的な計算方法は、まず予測値と本当の値の差を計算し、その絶対値を求めます。絶対値とは、正負の符号を無視した値のことです。次に、本当の値それぞれと、本当の値全体の平均との差の絶対値を計算し、それらを平均します。最後に、最初の値をこの値で割ることで、ＲＳＥが算出されます。ＲＳＥは常に０以上の値になります。そして、ＲＳＥの値が小さいほど、予測の精度が高いことを示します。もしＲＳＥが０であれば、それは予測が完全に当たっている、つまり予測値と本当の値が全く同じであることを意味します。ＲＳＥが０に近いほど、モデルの予測はより正確で、モデルの性能が良いと言えるでしょう。

2024.11.27

機械学習

ログデータ：記録が持つ力

記録帳のようなもの、それがログデータです。私たちの暮らしの中でも、日記をつけたり、家計簿をつけたりする人がいると思います。これらは、日々の出来事やお金の出入りを記録することで、過去の行動を振り返ったり、将来の計画を立てたりするのに役立ちます。ログデータもこれと同じように、コンピュータやネットワーク機器が行った動作を記録したものです。ウェブサイトを閲覧したとしましょう。その際、アクセスした時刻、どのページを見たのか、どのくらいの時間滞在したのかといった情報が、まるで足跡のようにサーバーに記録されます。これがログデータの一例です。他にも、メールの送受信記録、プログラムのエラー内容、システムへのログイン記録など、様々な種類の情報がログデータとして残されます。一見すると、ただの文字の羅列のように見えるかもしれません。しかし、これらの記録はシステム管理者にとって、宝の山のような貴重な情報源なのです。例えば、ウェブサイトへのアクセス記録を分析すれば、どのページが人気なのか、どの時間帯にアクセスが集中するのかといったことが分かります。この情報をもとに、ウェブサイトの内容を改善したり、サーバーの増強を検討したりすることができます。また、システムに異常が発生した場合、ログデータを調べれば、いつ、何が原因で問題が起きたのかを特定しやすくなります。まるで探偵のように、ログデータに残された手がかりを辿ることで、問題解決への糸口を見つけることができるのです。このように、ログデータはシステムの安定稼働や安全確保に欠かせない、重要な役割を担っています。一見地味な存在ですが、実は私たちのデジタルライフを支える、縁の下の力持ちと言えるでしょう。

2024.11.27

分析

物体検出における矩形領域の役割

画面や印刷物の上で、四角い形をした場所のことを矩形領域といいます。ちょうど、紙に定規と鉛筆を使って長方形を描く様子を思い浮かべると分かりやすいでしょう。この四角い領域は、私たちが普段見ている写真や画面の中で、特定の部分を囲むときによく使われています。例えば、集合写真の中から特定の人の顔を囲んだり、地図アプリで特定の建物を指定したりする際に、この矩形領域が活用されています。コンピュータにとって、この矩形領域はとても扱いやすい形です。なぜなら、この四角い領域は、たった二つの点で表すことができるからです。具体的には、四角の左上にある点と、右下にある点の位置さえ分かれば、その四角の大きさや場所が一つに決まります。まるで宝探しで、地図に書かれた二つの目印から宝箱の場所が特定できるようなものです。このように、たった二つの情報で一つの領域が表現できるため、コンピュータは少ない手間で素早く計算することができます。この手軽で便利な特徴から、矩形領域は、画像を加工したり、コンピュータにものを見せる技術など、様々な場面で広く使われています。例えば、写真の中から顔を認識する顔認識技術では、まず顔があると思われる場所に矩形領域を設定し、その領域の色や明るさなどの特徴を分析することで顔を認識します。このように、矩形領域はコンピュータが複雑な情報を扱うための基礎となる重要な要素となっています。まるで、建物を作る際のレンガのように、様々な技術の土台となっているのです。

2024.11.27

機械学習

FPN：高精度な物体検出を実現する技術

物を探す画像認識技術では、画像に写る物体の大きさが様々であることが課題となります。遠くにあるものは小さく、近くにあるものは大きく写るため、これらを同じものだと認識するには、大きさの違いを考慮する必要があります。この課題を解決するのが特徴ピラミッドと呼ばれる技術です。特徴ピラミッドは、画像を異なる縮尺で複数枚用意することで、様々な大きさの物体の特徴を捉えます。例えば、元の画像を縮小した画像、さらに縮小した画像などを用意することで、ピラミッドのような階層構造を作ります。それぞれの縮尺の画像から特徴を抽出することで、大小様々な物体を認識できるようになります。小さな物体は縮小画像から、大きな物体は元の画像から、それぞれ適切な大きさで特徴を捉えることができるのです。従来の物体認識システムでは、この特徴ピラミッドが重要な役割を果たしていました。ピラミッド構造によって、一枚の画像から様々な大きさの特徴を抽出できるため、様々な大きさの物体を検出することが可能になります。例えば、遠くの小さな人と近くの大きな人をどちらも「人」と認識するために、この技術は不可欠でした。しかし、特徴ピラミッドは計算量が多いという欠点も持っています。複数の縮尺の画像を処理する必要があるため、処理時間やメモリ使用量が増加してしまうのです。そのため、より効率的な物体認識技術の開発が進められていますが、特徴ピラミッドの基本的な概念は、様々な画像認識技術の基礎となっています。大きさの変化に対応できるという利点は、画像認識において非常に重要であり、今後の技術発展にも影響を与え続けるでしょう。

2024.11.27

深層学習

物体検出の革新：YOLO入門

近頃、機械による画像認識技術は著しい発展を遂げ、その中で対象物を識別する技術は特に重要視されています。自動運転や機械による作業、安全確認装置など、様々な場面で活用されています。ところが、高い精度で対象物を識別しようとすると、処理に多くの資源が必要となり、即座に結果を得ることが難しい状況でした。「一度だけ見る」という意味を持つ物体検出技術は、この問題を解決するために開発された画期的な技術です。これまでの対象物識別技術は、画像から対象物になりそうな部分を抜き出し、それぞれを判別するという二段階方式でした。この方法は高い精度で対象物を識別できますが、処理に時間がかかる欠点がありました。一方で、「一度だけ見る」という物体検出技術は画像全体を一度だけ見て、対象物の位置と種類を同時に予測するため、高速な対象物識別を実現します。この技術は、画像を格子状に分割し、それぞれの格子で対象物の有無と種類、位置を予測します。従来の二段階方式とは異なり、画像全体を一度だけ解析するため、処理速度が大幅に向上します。さらに、この技術は様々な大きさや種類の対象物に対応できます。小さな対象物から大きな対象物まで、一つの技術で識別できるため、応用範囲が広く、様々な分野で活用が期待されています。もちろん、この技術にも課題はあります。例えば、互いに重なり合った対象物や、背景に溶け込んだ対象物の識別は難しい場合があります。しかし、技術の進歩は目覚ましく、これらの課題も今後の研究開発によって克服されていくと考えられています。現在も様々な改良が加えられており、より高速で高精度な物体検出技術の実現に向けて、研究開発が進められています。この技術は、機械による画像認識技術の発展に大きく貢献し、私たちの生活をより豊かに、安全にする可能性を秘めていると言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

R-CNN：物体検出の革新

「候補領域の選定」とは、画像の中から物体が写っているであろう場所を絞り込む作業のことです。この作業は、まるで宝探しをする前に、宝が埋まっている可能性の高い場所を地図上でいくつか印をつけるようなものです。この印をつけた場所一つ一つを「候補領域」と呼び、四角形で表現します。この候補領域を見つけるために、「選択的探索」と呼ばれる手法がよく使われます。この手法は、まるでジグソーパズルを組み立てるように、画像の色や模様といった特徴が似ている小さな領域を少しずつ繋げて、より大きなまとまりを作っていきます。例えば、青い空と白い雲、または赤いリンゴと緑の葉っぱといった具合です。そして、最終的に出来上がったまとまりを四角形で囲み、候補領域として抽出します。この選択的探索を使う利点は、画像全体をくまなく調べる必要がないという点です。宝探しの例で言えば、山全体を探すのではなく、宝の地図に印がついている場所に絞って探すようなものです。これにより、処理の効率が大幅に向上します。しかし、この手法にも欠点があります。場合によっては、数百から数千個もの候補領域が抽出されることがあるのです。これは、宝の地図に印が多すぎて、結局どこを探せば良いのかわからなくなってしまうようなものです。つまり、候補領域が多すぎると、その後の処理に時間がかかってしまう可能性があるのです。そのため、候補領域の数を適切に絞り込む工夫が重要になります。

2024.11.27

深層学習

画像認識の革新：SENet

画像を認識する技術を競う世界的に有名な大会、二〇一七年画像ネット大規模視覚認識競技会で、素晴らしい成果が生まれました。この大会は、画像認識技術の進歩を測る重要な指標となっており、数多くの研究機関や企業がしのぎを削っています。その中で、今回ご紹介する成果はひときわ輝かしいものでした。「注意機構エス・イー・ネット」と名付けられた新しい技術が、他の参加者を大きく引き離して優勝を勝ち取ったのです。この技術は、画像の中から重要な部分に「注意」を集中することで、認識の精度を飛躍的に向上させることができます。例えば、犬の画像を認識する場合、従来の技術では、背景や周りの物体にも注意が分散されてしまうことがありました。しかし、この新しい技術は、犬の特徴的な部分、例えば耳や鼻、尻尾などに「注意」を集中させることで、より正確に犬を認識することができるのです。そして、この技術の驚異的な点は、その誤答率の低さです。わずか二・二五パーセントという数値は、これまでの記録を大きく塗り替えるものでした。百枚の画像を認識させた際に、間違えるのはたった二枚程度という驚異的な精度です。この成果は、画像認識技術における大きな躍進と言えるでしょう。今後、この技術は様々な分野に応用されることが期待されています。自動運転技術や医療画像診断など、人間の目では見つけにくいわずかな変化も見逃さない高い認識精度が求められる分野で、この技術は大きな力を発揮するでしょう。まさに、画像認識技術の未来を明るく照らす、輝かしい成果と言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

ResNet：残差学習で画像認識を革新

近年の機械学習、とりわけ画像の認識において、モデルの層を深く積み重ねることで認識の正確さが向上することが分かってきました。層を深くするほど、モデルはより複雑な特徴を捉えることができ、結果として性能が向上するのです。しかし、この単純に層を増やすというやり方には、落とし穴がありました。あまりにも層を深くしてしまうと、学習の過程で勾配が消失したり、逆に爆発したりするという問題が発生し、学習がうまく進まなくなってしまうのです。このような問題を解決するために、画期的な学習方法である残差学習が登場しました。残差学習は、層の出力をそのまま次の層に渡すのではなく、入力と出力の差分、つまり残差を学習させるという斬新なアイデアに基づいています。残差を学習することで、勾配消失や勾配爆発といった問題を効果的に抑制できることが分かりました。この残差学習を基盤としたモデルがResNet（Residual Network残差ネットワーク）です。ResNetの登場は画像認識の世界に大きな革命をもたらしました。ResNet以前は、層を深くしすぎると性能が低下してしまうという問題がありましたが、ResNetによって非常に深いネットワークでも安定して学習できるようになり、画像認識の正確さは飛躍的に向上しました。これは画像認識のみならず、機械学習全体にとって極めて重要な進歩であり、様々な分野への応用が期待されています。例えば、自動運転技術や医療画像診断など、高度な画像認識技術が求められる分野において、ResNetはなくてはならない存在となっています。

2024.11.27

深層学習

広くなった残差ネットワーク：Wide ResNet

画像を識別する技術において、深層学習と呼ばれる手法は目覚ましい成果を上げてきました。この深層学習では、人間の脳を模したたくさんの層を持つモデルを用います。層を深く重ねるほど、モデルはより複雑な特徴を捉え、識別精度が向上すると考えられてきました。しかし、単純に層を増やすだけでは、学習の過程で問題が発生することが分かってきました。具体的には、勾配消失や勾配爆発といった現象により、学習がうまく進まなくなるのです。このような問題を解決するために、画期的な仕組みである残差接続を導入した残差ネットワーク、ResNetが登場しました。ResNetの登場は、深層学習の世界に大きな変革をもたらしました。残差接続とは、層の出力を次の層に渡す際、元の入力も一緒に加えるという仕組みです。これは、まるで近道を作って情報を伝達するようなものです。この近道のおかげで、深いネットワークでも勾配消失や勾配爆発といった問題を回避し、安定した学習が可能になりました。 ResNetの登場以前は、層を深くすると学習が不安定になり、精度が向上しないという問題がありました。しかし、残差接続によってこの問題が解決され、飛躍的に精度が向上しました。ResNetは画像の分類だけでなく、画像中の物体の位置を特定する物体検出や、画像を領域ごとに分割するセグメンテーションといった様々なタスクにも応用され、優れた性能を発揮しています。現在では、ResNetは深層学習モデルの代表的な構造として、広く利用されています。ResNetの成功は、深層学習における層の深さに関する研究を大きく前進させ、より高精度な画像識別技術の発展に貢献しました。まさに、深層学習の歴史における大きな転換点と言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

DenseNet：濃密な接続で高精度を実現

濃密に連結されたネットワーク、略して濃密ネットは、畳み込みニューラルネットワークの分野で革新的な設計を取り入れたものです。この設計の要は、層と層の結びつき方にあります。従来のネットワークでは、ある層は直前の層からの出力だけを受け取っていましたが、濃密ネットでは、各層がそれ以前の全ての層からの出力を受け取るように設計されています。具体的に説明すると、最初の層の出力が、二層目、三層目、そして最後の層まで、全ての層に直接入力されるのです。このような緻密な接続は、幾つかの利点をもたらします。まず、ネットワーク全体の情報の流れが最大限に活用されるため、学習の効率が向上します。それぞれの層が、過去の層から出力された全ての情報を直接受け取ることができるため、重要な特徴を見逃すことなく学習を進めることができるのです。次に、既に学習された特徴が再利用されやすくなります。これは、浅い層で学習された特徴が、深い層でも直接利用できるためです。この特徴の再利用は、計算量の削減にもつながります。また、従来の深いネットワークで問題となっていた勾配消失問題にも効果を発揮します。勾配消失問題は、層が深くなるにつれて、誤差逆伝播時の勾配が小さくなり、学習が停滞してしまう現象です。濃密ネットでは、全ての層が直接接続されているため、勾配が効率的に伝播し、この問題を軽減することができます。このように、濃密ネットは、層同士の接続方法を工夫することで、従来のネットワークの課題を克服し、より高精度な学習を実現する先進的な設計と言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

画像認識の立役者：VGG徹底解説

画像を認識する技術において、大きな進歩をもたらした革新的な仕組み、それがＶＧＧです。ＶＧＧは、幾何学の視覚化を研究するオックスフォード大学のグループによって開発され、そのグループ名からＶＧＧと名付けられました。この仕組みは、画像を認識する際に、画像の持つ特徴を捉えるための小さな窓、いわば虫眼鏡のようなものを用います。この虫眼鏡は、従来の技術では様々な大きさのものが使われていましたが、ＶＧＧでは３×３という小さなサイズの虫眼鏡に統一しました。一見、小さな虫眼鏡だけでは画像の全体像を捉えにくそうですが、ＶＧＧは、この小さな虫眼鏡を何層にも重ねて使うことで、複雑な画像の特徴も正確に捉えることができるようにしました。小さな虫眼鏡を使うことで、処理に必要な計算の量を減らしつつ、高い精度を実現できたのです。また、画像の情報を整理する段階であるプーリングの後には、虫眼鏡を使う層の数を２倍に増やすことで、より多くの特徴を捉え、画像の表現力を高めています。このような緻密な設計により、ＶＧＧは画像認識において高い性能を発揮し、その後の画像認識技術の進歩に大きく貢献しました。ＶＧＧが登場する以前は、様々な大きさの虫眼鏡を使うのが一般的でしたが、ＶＧＧの成功により、小さな虫眼鏡を何層も重ねる手法が主流となりました。これは、ＶＧＧが画像認識の分野における大きな転換点となったことを示しています。さらに、ＶＧＧは様々な種類の画像に適用できるため、現在でも幅広く活用されています。

2024.11.27

深層学習

層を飛び越える魔法、スキップ接続

近年の深層学習では、より複雑な課題を解決するために、ネットワークの層を深くすることが重要とされています。層を深くすることで、より抽象的で複雑な特徴を捉えることができると考えられています。しかし、単純に層を増やすだけでは、学習の過程で問題が発生することが知られています。特に、勾配消失問題と勾配爆発問題が深刻です。勾配消失問題は、誤差逆伝播法を用いて学習を行う際に、勾配が層を遡るにつれて小さくなり、入力に近い層のパラメータがほとんど更新されなくなる現象です。反対に勾配爆発問題は、勾配が層を遡るにつれて大きくなり、学習が不安定になる現象です。これらの問題は、層が深くなるほど顕著になります。これらの問題を解決するために、残差学習と呼ばれる手法が提案されました。残差学習の核となるアイデアは「スキップ接続」です。スキップ接続とは、ある層の出力を、数層先の層の入力に直接加算する仕組みです。通常、ニューラルネットワークでは、各層の出力が次の層の入力となりますが、スキップ接続では、層を飛び越えて入力値が伝達されます。数式で表現すると、ある層の入力をx、その層の出力をF(x)とした場合、スキップ接続を用いると、次の層への入力はx + F(x)となります。つまり、層の出力は、入力値に加えて、その層で学習された残差F(x)のみとなります。このスキップ接続により、勾配がスムーズに伝搬するようになります。勾配消失問題は、勾配が層を遡るにつれて小さくなることで発生しますが、スキップ接続によって入力値が直接加算されるため、勾配が小さくなりすぎるのを防ぐことができます。また、スキップ接続は、ネットワークに恒等写像の性質を与えることにも貢献します。つまり、層が増えても、少なくとも入力と同じ値を出力することが保証されるため、層を深くしても学習が阻害されにくくなります。結果として、残差学習を用いることで、非常に深いネットワークでも安定した学習が可能になり、深層学習の性能向上に大きく貢献しています。

2024.11.27

深層学習

画像認識の革新：GoogLeNet

二〇一四年、画像の仕分けを競う大会「画像大規模視覚認識チャレンジ（アイエルエスブイアールシー）」が開催されました。名だたる企業や研究所が技術を競い合う中、栄えある一位に輝いたのは、グーグル社が開発した「グーグルネット」でした。この大会は、画像を認識する技術の進歩を大きく促す重要な役割を担っており、グーグルネットの勝利は、画像認識の世界に大きな進歩をもたらしました。グーグルネットは、従来の方法とは全く異なる、画期的な技術を採用していました。それまでの画像認識は、人の神経の仕組みを模倣した「多層の神経回路網」を何層も重ねることで、複雑な画像の特徴を捉えようとしていました。しかし、層を増やすほど計算が複雑になり、学習に時間がかかるという問題がありました。また、層を増やしすぎると、かえって性能が落ちてしまうこともありました。グーグルネットは、この問題を「インセプションモジュール」と呼ばれる新しい仕組みで解決しました。インセプションモジュールは、様々な大きさのフィルターを並列に配置し、それぞれのフィルターで画像の特徴を抽出します。そして、それらの特徴を組み合わせることで、より多くの情報を捉えることができるのです。この仕組みのおかげで、グーグルネットは、少ない計算量で高い精度を実現することができました。多くの研究者や技術者は、グーグルネットの登場に驚き、その性能に感嘆の声を上げました。まるで複雑な迷路のような構造を持つグーグルネットは、それまでの常識を覆す革新的な技術でした。この出来事は、画像認識技術の未来を大きく変える転換点となり、その後の技術開発に大きな影響を与えました。今や、画像認識は私たちの生活に欠かせない技術となっています。自動運転や医療診断など、様々な分野で活用されており、その進歩は今もなお続いています。グーグルネットの勝利は、その進歩の大きな一歩となったと言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

画像認識の革命：ILSVRC

画像認識技術の進歩を大きく促した競技会、それが画像ネット大規模視覚認識競技会です。この競技会は、計算機がどれほど正確に画像を認識できるかを競うもので、世界中の研究機関や企業が技術を競い合いました。この競技会では、画像ネットと呼ばれる膨大な画像データベースを使って、計算機に画像認識の学習をさせます。画像ネットには、日常生活で見かける様々な物や動物など、多種多様な画像が１０００万枚以上含まれています。計算機は、これらの画像を使って、様々な種類の画像の特徴を学習します。例えば、猫の画像を学習する場合、計算機は、耳の形、目の色、毛並みといった様々な特徴を捉え、猫を識別するためのパターンを学習します。同様に、犬や車、建物など、様々な種類の画像を学習することで、計算機は多様な物体を認識する能力を身につけます。学習を終えた計算機は、１５万枚のテスト用画像を使って、その認識精度を競います。このテスト用画像は、学習に使った画像とは異なるものを使用します。つまり、計算機は未知の画像データに対しても正しく認識できる能力が求められます。これは、現実世界で画像認識技術を使う場合、常に新しい画像データに直面するため、未知の画像にも対応できる能力が重要となるからです。この競技会は、画像認識技術の発展に大きく貢献しました。競技会を通じて、様々な新しい手法が開発され、計算機の画像認識精度は飛躍的に向上しました。この技術は、自動運転車や医療診断、ロボット技術など、様々な分野で応用され、私たちの生活をより豊かにする可能性を秘めています。まさに、画像認識技術の進歩を支えた重要な競技会と言えるでしょう。

2024.11.27

機械学習

Inceptionモジュールで画像認識

近年、画像を認識する技術は目覚ましい発展を遂げ、私たちの暮らしにも様々な恩恵を与えています。携帯電話での顔認証や、車の自動運転技術など、画像認識はなくてはならない技術となりました。この画像認識技術の進歩を支える重要な要素の一つが、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれるものです。これは、人間の脳の仕組みを模倣したコンピュータプログラムで、画像に含まれる様々な特徴を学習することができます。そして、このプログラムの性能を飛躍的に向上させたのが、今回ご紹介する「開始」を意味する名前を持つ技術です。この技術は、複数の畳み込み層とプーリング層と呼ばれるものを組み合わせることで、画像の様々な特徴を効率的に抽出することを可能にしました。畳み込み層は、画像の特定の部分に注目して、その部分の特徴を抽出する役割を担います。一方、プーリング層は、画像の解像度を下げることで、不要な情報を削ぎ落とし、重要な情報だけを残す役割を担います。これらの層を組み合わせることで、まるで熟練した画家が絵の細部から全体像までを捉えるように、画像の様々な情報を余すことなく学習することができるのです。たとえば、一枚の猫の写真を認識させたいとします。この技術を用いると、まず畳み込み層が猫の目や耳、鼻といった細かい部分の特徴を捉えます。次に、別の畳み込み層がこれらの特徴を組み合わせ、猫の顔全体の特徴を捉えます。さらに、プーリング層が画像の解像度を下げ、背景などの不要な情報を削ぎ落とします。このようにして、様々な大きさの特徴を捉え、重要な情報だけを抽出することで、猫の画像であることを高い精度で認識できるようになります。この革新的な技術について、これから詳しく解説していきます。

2024.11.27

深層学習

画像認識の革命児 AlexNet

２０１２年に開かれた、たくさんの画像を見て何が写っているかを当てる競技会「イメージネット大規模視覚認識チャレンジ（略称アイエルエスブイアールシー）」で、驚くべき出来事が起こりました。その大会で、アレックスネットという新しい画像認識の仕組みが、他の参加者を大きく引き離して優勝したのです。この出来事は、まるで魔法を見ているようで、世界中に衝撃を与えました。アイエルエスブイアールシーは、膨大な数の画像を使って、何が写っているかを正確に認識できるかを競う大会です。当時、画像認識の分野では、精度の向上が難しくなってきており、行き詰まりを感じている研究者も少なくありませんでした。まるで深い霧の中で、進むべき道が見えなくなっているような状況でした。アレックスネットの登場は、この状況を一変させました。深い霧が晴れ、明るい光が差し込んだように、画像認識の可能性を大きく広げたのです。これまでの画像認識の仕組みと比べて、アレックスネットは圧倒的に高い精度を達成しました。これはまさに画期的な出来事であり、画像認識技術の大きな進歩となりました。アレックスネットの成功は、多くの研究者に刺激を与え、その後、様々な新しい画像認識の仕組みが開発されるきっかけとなりました。まるで、眠っていた才能が一気に目を覚ましたかのようでした。現在、私たちがスマートフォンやインターネットで当たり前のように使っている画像認識技術は、アレックスネットの登場なしには考えられないほど、大きな影響を受けています。アレックスネットは、まさに画像認識の歴史を大きく変えた、重要な出来事だったと言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

敵対的生成ネットワーク：AIによる画像生成

絵を描く見習いと、その師匠の関係のように、二つの仕組みが互いに競い合いながら絵を描く腕を上げていく、画期的な方法があります。これは、まるで弟子と師匠が切磋琢磨するかのようです。この二つの仕組みは「絵を作るもの」と「絵を見分けるもの」と呼ばれ、互いに競うことで学びを深めていきます。「絵を作るもの」は、でたらめな色の点々から偽物の絵を作り出す、弟子のような役割です。まるでまだ腕の未熟な弟子が、見よう見まねで絵を描くように、試行錯誤しながら絵を作り出します。一方、「絵を見分けるもの」は、本物の絵と「絵を作るもの」が作った偽物の絵を見比べて、どちらが本物かを見極める師匠のような役割を担います。長年の経験を持つ師匠のように、鋭い目で絵の真贋を見抜きます。「絵を作るもの」は「絵を見分けるもの」を騙すために、より本物に近い絵を作ろうと努力します。師匠を唸らせるような、より精巧な絵を描こうと技術を磨きます。「絵を見分けるもの」は「絵を作るもの」の偽物を見抜くために、より高い見識を身につけようとします。弟子の巧妙な偽物を見破るために、さらに目を鍛え、審美眼を研ぎ澄まします。このように、二つの仕組みが相反する目的を持ちながら学ぶことで、最終的には非常に写実的な絵を作り出すことが可能になります。まるで弟子が師匠を超えるように、「絵を作るもの」は最終的に「絵を見分けるもの」を完全に騙すことができるほど、高度な絵を描く技術を獲得するのです。驚くべきことに、この方法は絵を描くだけでなく、様々な創作活動に応用できる可能性を秘めています。

2024.11.27

深層学習

変分オートエンコーダ入門

変分自己符号化器（変分オートエンコーダ）とは、人工知能の分野で、まるで画家の頭の中を再現するように、新しい絵や写真などを作り出す技術です。この技術は、大きく分けて二つの部分、符号化器と復号化器から成り立っています。符号化器は、入力された絵や写真の情報をより少ない情報量で表現する役割を担います。例えば、りんごの絵が入力された場合、りんごの色や形、大きさといった特徴を捉え、それらを数字の組み合わせに変換します。この数字の組み合わせは潜在変数と呼ばれ、りんごの特徴を簡潔に表した情報と言えます。まるで、りんごの設計図を作るように、元の絵の重要な情報だけを抜き出して記録するのです。復号化器は、符号化器が作った潜在変数を受け取り、元の絵や写真を再現する役割を担います。りんごの例で言えば、先ほど作成したりんごの設計図（潜在変数）を読み取り、その情報をもとに、りんごの絵を再び描きます。これは、設計図から建物を建てるのと似ています。潜在変数という設計図に基づいて、元の絵を復元するのです。変分自己符号化器の学習は、入力された絵と復元された絵の差が小さくなるように、符号化器と復号化器の調整を繰り返すことで行われます。これは、画家の修行に例えることができます。最初は下手でも、練習を重ねることで、元の絵に限りなく近い絵を描けるようになるのと同じです。このようにして、変分自己符号化器は様々な絵や写真の特徴を効率よく学び、多様な絵や写真などを作り出すことができるようになります。いわば、様々な絵の描き方を学ぶことで、全く新しい絵を描くことができるようになる、人工知能の画家と言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習