モデルとしての脳神経

AIの主役であるニューラルネットワークは、人間の脳をモデルとしています。ですから、ニューロン、シナプスに当たるハードが存在します。ニューロンとよく似た働きをする箇所はノード、シナプスに当たる箇所はエッジと呼ばれています。ですからノード間のネットワークによってAIは機能していることになります。因みに脳の電気信号を走らせるのはエネルギーですが、コンピュータがこのエネルギーを算出する時、活性化関数が用いられます。さて、ニューラルネットワークには予め教師データがインプットされていますが、この教師データが非常に重要な役割を担っています。教師データは入力値に対してどのような出力が正解であるのかを教えてくれます。ですからAIが誤差を出してしまえば、その誤差を各層に伝達することで、次からは間違えないように計算されます。この学習こそ、機械学習の本質です。ニューラルネットワークは各層が複雑な構造を成しており、この構造によって画像のようなデータも正確に分類できるのです。画像を認識できるということは、あらゆるデータを処理できる可能性があります。例えば、手書きの文字程度の情報であれば、その特徴を分析して書き手を特定することも可能です。では画像認識とは異なる概念である画像生成については、どのような計算がなされているのでしょうか。画像生成は最近発達している領域で、まだ実用化には至っていません。ただAIの能力を考えれば、実用化もそう遠くない将来に達成されるように思われます。画像生成の研究の起こりは、2017年と言われていますが、領域としては、ディープラーニング研究がそれに当たります。ディープラーニング研究においては、既に画像認識の研究が進んでいますが、そこで用いられる類似度(距離)という概念を生成にも応用したものが、「画像生成」なのです。つまり既存の画像とよく似た画像を新たに作ることが出来るのです。

投稿日: 09/07/2019admin

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