【動画】人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い

人工知能は、私達の時代の最も重要な技術です。AIは社会を変えようとしている最中です。人々がその基本を理解することは非常に重要で、このビデオでは、人工知能、機械学習、そしてディープラーニングの違いについて説明しています。


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このトピックは専門家によって何十年も研究されており、このビデオでは、それぞれの意味の基礎を説明しています。

長い間、人々はコンピューターに多くのルールを与えて考えを再現しようとしていまいした。この結果、人工知能の構築が一番良いとされました。研究者は機械が自分で学べるようにアルゴリズムを書くようになりました。

これが、機械学習の始まりとなります。

機械学習とはなんでしょうか?
機械学習は、明示的にプログラムされた命令、ルールなしで機械がデータから学ぶことが出来る人工知能の分野の一つです。

例えば、三目並べが遊べるようなアルゴリズムを構築するとしましょう。AIでは、遊び方を学ぶために、多くの論理的なルールを与えなければなりません。論理的なルールを与えるためには、ソフトウェアを創る人自身が三目並べの事を十分に理解していなくてはなりません。

機械学習では、ソフトウェアだけを用意すれば、三目並べのルールを理解していなくても大丈夫です。機械学習はAIとは違い、過去のゲームのデータを与えるだけで、機械が自ら学ぶことが出来るのです。

機械学習は、多くの産業や社会で使うことが出来ます。

ディープラーニングは、機械学習の中の一つの分野です。機械学習は、ニューラルネットワークになっていて、このようなニューラルネットワークは全てのデータを数値化する事をします。

例えば、写真を与えて、これが猫か猫じゃないかを判断する事が出来ます。

猫と犬の写真の分類分けをしたいとしましょう。

機械学習の場合、動物が耳を持っているかどうかなどの機能を定義します。全ての顔の特徴を定義し、特定の動物を分類するためにどの機能が最も重要であるかをシステムに教える必要があります。

ディープラーニングでは、自動的に特徴を見つけ出し、どれが最も分類に重要なのかを判断する事が出来ます。

ディープラーニングはあまり馴染みがありません。それには多くの理由があります。

まず最初に、ディープラーニングには大量のデータが必要で、現代社会においては不可能だということ、

次に、ディープラーニングは強靭な演算能力が必要で、これが可能となったのはつい最近のことだということです。

ディープラーニングはとても高価で、コストがかかることが分かります。

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