「G」 | ページ 2 | 新しいAI解説 +プラス

ＧＡＮの識別器：偽物を見破る目

敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）において、識別器は真贋を見分ける重要な役割を担っています。これは、美術品の鑑定士が本物と偽物を見分ける作業に似ています。ＧＡＮは、本物のデータから学習し、新たなデータを生成する生成器と、そのデータが本物か偽物かを判断する識別器という、二つの部分から構成されています。識別器は、教師データとして与えられた本物のデータと、生成器が作り出した偽物のデータを受け取り、それぞれのデータが本物である確率を計算します。識別器は、本物のデータに対しては高い確率を、偽物のデータに対しては低い確率を出力するように学習します。この学習過程は、識別器がより正確に真贋を見分けられるように、繰り返し行われます。識別器が偽物を見抜く能力を高めるほど、生成器はより精巧な偽物を作る必要に迫られます。そうでなければ、識別器によって簡単に見破られてしまうからです。このように、識別器と生成器は互いに競い合い、切磋琢磨することで、ＧＡＮ全体の性能が向上していくのです。これは、まるで職人と鑑定士の関係に似ています。鑑定士の目が肥えるほど、職人はより高度な技術を身につける必要があり、結果として、より精巧な作品が生まれるのです。識別器の性能は、ＧＡＮ全体の性能を大きく左右します。もし識別器が偽物を見抜く能力が低い場合、生成器は質の低い偽物を作成しても識別器を欺くことができてしまいます。その結果、ＧＡＮ全体が生成するデータの質も低下してしまいます。逆に、識別器が優秀であれば、生成器はより高度な技術を駆使して偽物を作成する必要があり、ＧＡＮ全体が生成するデータの質も向上します。このように、識別器はＧＡＮというシステムにおいて、いわば品質管理の役割を担っていると言えるでしょう。

2024.11.26

深層学習

ＧＡＮ：敵対的生成ネットワーク

敵対的生成ネットワーク、略して敵生成ネットワークとは、まるで魔法のような技術です。何もない状態から、写真や音楽、文章といった様々な種類のまるで本物のようなデータを作り出すことができます。この驚くべき能力の秘密は、偽造者と鑑定者に見立てた二つのネットワークが競い合う仕組みにあります。偽造者の役割は、偽物のデータを作り出すことです。例えば、犬の画像を生成したい場合、偽造者は本物に似せた偽物の犬の画像を生成しようとします。最初は不完全で、明らかに偽物と分かるような画像しか作れません。しかし、学習が進むにつれて、徐々に本物に近い画像を生成できるようになります。一方、鑑定者の役割は、偽造者が作ったデータが本物か偽物かを見分けることです。鑑定者は、本物の犬の画像と偽造者が作った犬の画像を見比べて、どちらが偽物かを判断します。最初は偽物を見抜くのが簡単でも、偽造者の技術が向上するにつれて、鑑定も見抜くのが難しくなってきます。この二つのネットワークは、互いに競い合いながら学習を進めます。偽造者は鑑定者を騙せるように、より精巧な偽物を作るように学習します。鑑定者は偽物を見破れるように、より鋭い目を持つように学習します。この終わりなきいたちごっここそが、敵生成ネットワークの性能を向上させる鍵です。まるで、画家と批評家が切磋琢磨して芸術を高めていくように、敵生成ネットワークもまた、偽造者と鑑定者のせめぎ合いの中で、驚くべき創造性を発揮するのです。そして、この技術は、様々な分野で応用が期待されています。例えば、新しい薬の開発や、失われた美術品の復元など、私たちの生活を豊かにする可能性を秘めています。

2024.11.26

深層学習

個人情報保護の要、GDPRとは？

近年、世界中で個人情報の保護に対する意識が高まっていることは周知の事実です。インターネットの普及によって、誰もが気軽に情報を発信し、受信できるようになった反面、個人に関する様々なデータが国境を越えて広がるようになりました。買い物履歴や位置情報、趣味嗜好といった情報は、企業のマーケティング活動に活用されるなど、私たちの生活を豊かにする側面も持ち合わせています。しかし、その一方で、個人データの不正利用や漏洩といったリスクも増大しており、個人情報保護の重要性はかつてないほど高まっていると言えるでしょう。このような背景の中で、二〇一八年五月、欧州連合（EU）は一般データ保護規則（GDPR）を施行しました。これは、EU域内で個人情報を扱うすべての組織、つまり企業だけでなく、行政機関や非営利団体なども含まれる、包括的な個人情報保護のための規則です。GDPRは、個人データの収集や利用、保管など、取り扱いの全般について、従来の法律よりも厳しい基準を設けています。例えば、個人データの収集に際しては、利用目的を明確に示し、本人の同意を得ることが義務付けられています。また、個人データの利用目的を達成した後は、速やかにデータを削除する必要もあります。さらに、万が一、個人データの漏洩などが発生した場合には、監督機関への報告と本人への通知が義務付けられており、違反した場合には高額な制裁金が科される可能性があります。そのため、GDPRへの対応は、EU域内で事業を展開する企業にとって必須の課題となっています。世界的な流れとしても、GDPRをモデルとした個人情報保護の法整備が進んでおり、日本においても個人情報保護法の改正が行われています。GDPRは、個人情報保護に関する意識改革を促し、個人情報保護の新たな時代を切り開く、重要な規則と言えるでしょう。

2024.11.26

その他

Grad-CAMで画像認識の根拠を視覚化

近年の技術革新により、人の目では判別できない微妙な違いも見抜くことができる画像認識の技術は目覚しい進歩を遂げました。特に、深層学習と呼ばれる技術を用いた画像認識は、その精度の高さから様々な分野で活用されています。しかし、深層学習は複雑な計算過程を経て結果を導き出すため、どのような根拠でその判断に至ったのかを人間が理解することは容易ではありません。まるで中身の見えない黒い箱のような、このブラックボックス化された状態は、AI技術への信頼を損なう一因となっています。そこで、AIの判断の理由を明らかにし、人間にも理解できるようにする技術が求められるようになりました。これを説明可能なAI、つまり説明できるAIと呼びます。この説明できるAIを実現する代表的な方法の一つが、今回紹介するグラッドカムと呼ばれる技術です。グラッドカムは、AIが画像のどの部分に着目して判断を下したのかを、色の濃淡で表現した図として示してくれます。例えば、AIが一枚の写真を見て「ねこ」と判断したとします。このとき、グラッドカムを使うと、ねこの耳や尻尾といった、ねこだと言える特徴的な部分が、図の中で明るく強調されて表示されます。つまり、AIはこれらの部分を見て「ねこ」だと判断したことが視覚的に分かるようになります。グラッドカムは、AIの判断根拠を分かりやすく示すことで、AI技術のブラックボックス化された部分を解消するのに役立ちます。これは、AIの判断に対する信頼性を高めるだけでなく、AIが誤った判断をした場合に、その原因を特定するのにも役立ちます。例えば、AIが「ねこ」ではなく「いぬ」と誤って判断した場合、グラッドカムで表示される図を見ることで、AIが誤って「いぬ」の特徴と判断した部分が分かります。このように、グラッドカムは、AIの判断過程を理解し、改善していく上で非常に重要な役割を果たします。そして、AI技術をより深く理解し、より安全に活用していくための、重要な技術と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

Grad-CAM：AIの思考を視覚化

深層学習という技術は、まるで人間の脳のように複雑な計算を行うことで、画像認識などの分野で驚くべき成果を上げています。しかし、その精度の高さとは裏腹に、どのような仕組みで判断を下しているのかが分かりにくいという欠点があります。まるで中身の見えない黒い箱のような、この分かりにくさを解消するために考え出されたのが、「勾配加重クラス活性化マップ」、略して「勾配活用地図」という手法です。この「勾配活用地図」は、深層学習モデルが画像のどの部分に注目して判断を下したのかを、色の濃淡で示した図を作り出します。この図は、深層学習モデルの中身を覗き込むための窓のような役割を果たします。例えば、猫の画像を見せた時に、モデルが「猫」と正しく認識したとします。この時、「勾配活用地図」を使うと、モデルが猫の耳や尻尾、目に注目して「猫」だと判断したことが、色の濃い部分として浮かび上がります。まるでモデルが「私はこの部分を見て猫だと判断しました」と教えてくれているようです。従来、深層学習モデルの判断根拠は分かりにくく、まるで魔法の箱のようでした。しかし、「勾配活用地図」を使うことで、どの部分が最終的な判断に強く影響を与えたのかを視覚的に理解できるようになります。これは、深層学習モデルの信頼性を高める上で非常に重要です。なぜなら、モデルの判断根拠が分かれば、間違った判断をした場合でも、その原因を特定しやすく、改善に繋げることができるからです。「勾配活用地図」は、深層学習という魔法の箱に光を当て、その仕組みを解き明かすための強力な道具と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

文章生成AI、GPT-2の進化

二〇一九年二月、人工知能開発を行う組織であるオープンエーアイは、革新的な文章生成のための言語モデル、ジーピーティー・ツーを発表しました。これは、前作にあたるジーピーティー・ワンの改良版であり、より自然で人間が書いたような文章を作成する能力が格段に向上しました。この目覚ましい進化は、二つの大きな要因によって成し遂げられました。一つ目は、インターネット上の膨大な量の文章データを用いて学習させたことです。多種多様な文章に触れることで、言葉の使い方や文脈の理解を深めました。二つ目は、モデルのパラメータ数を大幅に増加させたことです。パラメータとは、モデルが文章を生成する際に使用する一種の知識や規則のようなものです。パラメータ数が増えることで、より複雑で精緻な文章表現が可能になりました。ジーピーティー・ツーの登場は、人工知能による文章生成の可能性を大きく広げ、様々な分野での活用が期待されました。例えば、文章の要約や翻訳、物語の創作など、幅広い分野での応用が考えられました。しかし、その高い文章生成能力は、悪用される可能性も同時に孕んでいました。巧みに作られた偽の情報や、人を騙すための文章を作成するために利用される恐れがあったのです。そのため、オープンエーアイは、ジーピーティー・ツーを一度には公開せず、段階的に公開することを選択しました。これは、倫理的な側面を考慮した責任ある人工知能開発という姿勢を示すもので、大きな議論を呼びました。人工知能技術の進歩は目覚ましく、その利活用は社会に大きな恩恵をもたらす可能性を秘めていますが、同時に潜在的なリスクも存在します。ジーピーティー・ツーの事例は、技術開発と倫理的配慮のバランスの重要性を改めて示すものと言えるでしょう。

2024.11.25

言語モデル

文章生成AI、GPT-3の可能性

近年の技術革新により、目を見張るほどの文章を自動で作り出す技術が登場しました。その代表格と言えるのが「GPT-3」です。GPT-3は、インターネット上に存在する膨大な量の文章データを読み込んで学習することで、まるで人が書いたかのような自然で高品質な文章を生成する能力を備えています。従来の技術では、機械が作った文章はどこかぎこちなく、不自然さが残るものでした。しかし、GPT-3はそれを覆し、人間が書いた文章と見分けがつかないほど自然な文章を作り出すことができます。 GPT-3の驚くべき点は、その応用範囲の広さにあります。例えば、新聞や雑誌の記事を作成したり、小説や詩といった文学作品を創作したりすることも可能です。さらに、映画や演劇の脚本、さらにはコンピュータプログラムのコードまで、多様な種類の文章を生成することができます。このような高度な文章生成能力は、GPT-3が登場する以前には考えられなかったことです。従来の技術では、特定の分野の文章しか生成できなかったり、生成される文章の質も限られていました。 GPT-3の登場は、様々な分野に大きな変革をもたらすと期待されています。例えば、情報収集や分析の自動化、文章作成支援ツールによる作業効率の向上、多言語翻訳の高精度化などが期待されます。また、新しい創作活動の支援や、教育分野での活用など、その可能性は無限に広がっています。しかし、同時に、誤情報拡散や著作権侵害といったリスクも懸念されています。今後、GPT-3のような技術を安全かつ効果的に活用していくためには、技術的な進歩だけでなく、倫理的な側面についても慎重な議論が必要となるでしょう。

2024.11.25

言語モデル

文章生成AI：GPT入門

近頃、文章を自動で作る技術が話題になっています。この技術の中心にあるのが、人間のように自然な文章を作る、革新的な言葉の模型です。この模型は、膨大な量の文章を学習することで、まるで人が書いたような文章を作り出すことができます。この言葉の模型は、文章を作るための訓練をあらかじめ受けていることから「文章生成のための事前学習済み変換器」と呼ばれています。この模型は、インターネット上にある様々な文章データを読み込み、言葉の使い方や文の構成などを学習します。大量のデータを学習することで、文脈を理解し、適切な言葉を選び、自然で滑らかな文章を生成することが可能になります。この技術は、様々な場面で活用されることが期待されています。例えば、お客さまからの問い合わせに自動で返答するシステムや、新聞記事の作成、物語や脚本の執筆支援など、活用の可能性は無限に広がっています。これまで人間が行っていた作業を自動化することで、時間や労力を大幅に削減できる可能性があります。この技術は、日々進化を続けています。最新の技術では、絵の内容を理解する機能も備え、より高度な作業にも対応できるようになっています。例えば、絵の内容を説明する文章を自動で生成したり、絵に合わせて物語を作ったりすることも可能です。この技術の進歩は、私たちの暮らしや仕事に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。文章作成の自動化によって、より多くの情報が迅速に共有され、人々のコミュニケーションがより豊かになることが期待されています。また、新しい仕事やサービスが生まれる可能性もあり、今後の発展に注目が集まっています。

2024.11.25

テキスト生成言語モデル

自然言語理解の評価指標 GLUE

近年、人工知能、とりわけことばを扱う技術は驚くほどの進歩を見せています。かつては夢物語だった、莫大な量の文章データを読み解き、まるで人間のように文章を組み立てたり、異なることばへと変換したりすることが、今では可能になりつつあります。しかし、新しい技術が次々と生まれるにつれて、それぞれの技術の良し悪しを正確に見極め、比べることが難しくなってきています。例えるなら、様々な競技を行うオリンピック選手を、走り幅跳びの記録だけで判断できないのと同じです。そこで、様々な技術を共通の土俵で評価するための、物差しとなる指標の必要性が高まっています。これは、人工知能の分野では「ベンチマーク」と呼ばれています。この文章では、ことばを理解する人工知能の力を測るためのベンチマーク、「GLUE」について説明します。GLUEは、多様なことばに関する課題をまとめて評価することで、人工知能がどれだけことばを理解しているかを総合的に判断します。まるで十種競技のように、様々な能力を測ることで、人工知能の総合的な理解力を明らかにするのです。例えば、文章の意味を正しく捉えているか、質問に対して適切な答えを返せるか、二つの文章が同じ意味を持っているかといった、多岐にわたる課題が出題されます。GLUEは、このような様々な課題に対する人工知能の成績をまとめ、総合的なスコアとして提示します。これにより、異なる人工知能技術を公平に比較し、それぞれの長所や短所を理解することができます。そして、今後の技術開発にとって、GLUEは重要な道しるべとなるでしょう。

2024.11.25

言語モデル

GPU：画像処理を超える万能選手

画面に映るものすべて、写真や動画、文字、そしてゲームの美しい景色、これらを作り出す縁の下の力持ちが、画像処理装置、略して画像処理機です。画像処理機は、パソコンや携帯電話、ゲーム機など、画面を持つほとんどの機械に組み込まれています。私たちが見ている画面は、小さな点の集まりでできています。一つ一つの点の色や明るさを、画像処理機が計算して作り出しているのです。画像処理機がなければ、画面には何も映りません。例えば、ゲームで車が動いたり、爆発が起こったりする様子は、画像処理機が複雑な計算を高速で行うことで実現しています。まるで魔法使いのように、一瞬で画面上の景色を作り変えているのです。最近では、画面のきれいさがどんどん増しています。昔はカクカクしていた映像も、今はとても滑らかに動くようになりました。これは、画像処理機の性能が飛躍的に向上したおかげです。より多くの点を、より速く計算できるようになったことで、現実世界と見分けがつかないほどリアルな映像も作れるようになりました。画像処理機は、もはや画面表示だけに使われるものではありません。膨大な量の計算を高速でこなせる能力を買われ、科学技術計算や人工知能の研究など、様々な分野で活躍しています。まるで、縁の下の力持ちから、表舞台の主役へと躍り出たようです。今後ますます発展していく画像処理機は、私たちの生活をさらに豊かにしてくれるでしょう。

2024.11.25

ハードウエア

GRU入門：簡略化された記憶機構

人の脳のように、機械も情報を覚えて使えるようになると、様々なことができるようになります。そのためにGRU（ゲート付き回帰型ユニット）という仕組みが作られました。これは、時間の流れに沿ったデータ、例えば気温の変化や株価の動きなどをうまく処理できる深層学習モデルです。過去の情報を覚えて、未来を予測するのに役立ちます。 GRUは、LSTM（長短期記憶）という少し複雑な仕組みをより簡単に、そして効率よく学習できるように改良したものです。LSTMは、まるで門番のように情報の出し入れや保管を管理する３つのゲート（入力、出力、忘却）を持っています。これらのゲートを複雑に操作することで、様々な情報を覚えたり、思い出したりします。一方、GRUはリセットゲートと更新ゲートという２つのゲートだけで同じような働きをします。リセットゲートは、過去の情報をどれだけ覚えているかを調整する役割を果たします。過去の情報が今の予測にあまり関係ないと思えば、リセットゲートは過去の情報を忘れさせます。逆に、過去の情報が重要だと判断すれば、その情報をしっかり覚えておきます。更新ゲートは、新しい情報をどれだけ覚えるか、そして古い情報をどれだけ残しておくかを調整する役割を果たします。新しい情報が重要であれば、それを積極的に覚え、古い情報を忘れさせます。それほど重要でない新しい情報であれば、古い情報を優先して覚えておきます。このように、２つのゲートを巧みに使うことで、GRUはLSTMと同じような働きをしながらも、計算の手間を減らし、学習の速度を速くすることに成功したのです。

2024.11.25

深層学習