LSTM:長期記憶を操るニューラルネットワーク
近頃は、人工知能の技術がとても進歩しています。特に、人間が話す言葉を理解したり、音声を認識する技術は目覚ましい発展を遂げています。こうした技術の根幹を支える重要な技術の一つに、再帰型ニューラルネットワークというものがあります。これは、RNNとも呼ばれています。RNNは、時間とともに変化するデータ、例えば、音声や文章といったデータの解析を得意としています。RNNは過去の情報を覚えているため、現在の情報を処理する際に、過去の情報も踏まえて判断することができるのです。これは、まるで人間が過去の経験を基に判断を下すのと似ています。
しかし、初期のRNNには、少し前の情報は覚えていても、ずっと昔の情報を覚えておくことが難しいという弱点がありました。例えるなら、少し前の会話の内容は覚えていても、数日前の会話の内容は忘れてしまうようなものです。この弱点を克服するために開発されたのが、LSTM(長・短期記憶)と呼ばれる技術です。LSTMは、RNNを改良した技術で、長期にわたる情報を記憶しておく能力を備えています。まるで、重要な出来事を日記に記録しておき、必要な時にいつでも見返すことができるように、LSTMは過去の情報をしっかりと記憶し、必要な時に活用することができるのです。
この技術のおかげで、人工知能はより複雑なタスクをこなせるようになりました。例えば、長い文章の内容を理解したり、より自然な文章を生成したりすることが可能になっています。本稿では、LSTMがどのように情報を記憶し、処理しているのか、その仕組みや利点、そして、私たちの生活の中でどのように活用されているのかについて、具体例を交えながら詳しく説明していきます。