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第三次AIブームとは?ディープラーニングが起こした転換点を解説 機械学習

第三次AIブームとは?ディープラーニングが起こした転換点を解説

二〇〇六年、人工知能の世界に大きな転換期が訪れました。第三次人工知能の流行が始まったのです。この流行のきっかけとなったのは、深層学習という画期的な技術でした。深層学習は、人の脳の神経回路網を手本とした、幾重にも積み重なった層を持つ仕組みを使って、計算機が自ら膨大な量の資料から特徴を学び、複雑な課題を解くことを可能にしました。それ以前の人工知能研究では、計算機に特定の作業をさせるためには、人が一つ一つ細かく指示を与える必要がありました。例えば、猫の絵を見分けるためには、猫の特徴、例えば耳の形や目の色、ひげの本数などを人が計算機に教え込む必要があったのです。しかし深層学習では、計算機が大量の猫の絵を自ら分析し、猫の特徴を自ら学習します。そのため、人がいちいち特徴を教えなくても、猫の絵を認識できるようになるのです。これは、従来の人工知能研究では考えられなかった、大きな進歩でした。この深層学習の登場は、人工知能研究に新たな活力を与えました。深層学習によって、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で飛躍的な進歩が見られました。例えば、自動運転技術の開発や、医療診断の支援、多言語翻訳の精度向上など、これまで不可能と考えられていた領域での応用への道が開かれたのです。まさに、深層学習は人工知能の新たな時代を切り開く、鍵となる技術と言えるでしょう。そして、二〇〇六年は、その始まりの年として、人工知能の歴史に深く刻まれることになったのです。
MYCIN(マイシン)とは?AI史に残る医療エキスパートシステム 推論

MYCIN(マイシン)とは?AI史に残る医療エキスパートシステム

ある特定の分野に秀でた専門家の持つ知識や豊富な経験を、コンピュータプログラムの中に組み込むことで、その道の専門家と同じように考えたり判断したりするプログラムのことを、専門家システムと呼びます。これは、人が行う複雑な思考の流れをコンピュータで再現することで、コンピュータに高度な問題解決能力を持たせようとする技術です。専門家システムは、専門家の数が足りない部分を補ったり、物事を決めるときの手助けをする道具として、様々な分野で活用が期待されました。専門家システムが目指すのは、特定の分野における専門家の思考プロセスを模倣することです。専門家は、長年の経験や学習によって得られた知識を元に、複雑な状況を分析し、適切な判断を下します。このプロセスをコンピュータで再現するために、専門家システムは「知識ベース」と「推論エンジン」という二つの主要な構成要素から成り立っています。知識ベースには、専門家から聞き取った知識や経験が、ルールや事実といった形式で蓄積されます。推論エンジンは、この知識ベースに蓄えられた知識を用いて、入力された情報に基づいて推論を行い、結論を導き出します。初期に開発された専門家システムの一つに、マイシンというシステムがあります。マイシンは、血液中の細菌感染症を診断し、適切な抗生物質を提案するために開発されました。マイシンは、専門家システムの可能性を示す画期的なシステムとして注目を集め、その後の専門家システム研究に大きな影響を与えました。しかし、専門家の知識をコンピュータに落とし込むことの難しさや、知識ベースの維持管理の負担の大きさなど、いくつかの課題も明らかになりました。これらの課題を克服するために、様々な改良や新たな技術開発が進められています。例えば、機械学習の手法を用いて、大量のデータから自動的に知識を抽出する研究などが行われています。このような技術の進歩によって、専門家システムは今後さらに発展し、様々な分野でより高度な問題解決に貢献していくことが期待されています。