AI 企業・経営

グーグルや百度が注力する「ディープ・ラーニング」とは何か?

〔PHOTO〕gettyimages

 米グーグルが先月、カナダのAI(人工知能)研究所「DNNresearch」を買収したのに続き、今月は中国のグーグルとも呼べる百度(Baidu)が独自のAI研究所をシリコンバレーに設立した。

 両者には共通項がある。それは「ディープ・ラーニング(Deep Learning)」と呼ばれる、最先端のニューラルネットワーク技術を研究することだ。他にもマイクロソフトやIBMなど巨大IT企業も、この分野の研究開発に力を入れていることで知られる。

 ディープ・ラーニングについては、以前にも本コラムで簡単に紹介したことがあるが、これが今後のIT産業を大きく揺るがす重要な技術になることは間違いないので、今回はもう少し詳しく解説しよう。

半世紀以上の歴史を持つニューラルネットの一種

 ディープ・ラーニングとは、要するに人間の頭脳を構成する無数の神経細胞のメカニズムを、従来よりも正確に模倣した新種のニューラルネットワーク技術のことだ。ニューラルネットは、AI(人工知能)の研究開発が始まった1950年代から存在する伝統的な技術だが、それは当初から山有り谷有りの険しい道のりを歩んできた。

 史上最初のニューラルネットは、米国のフランク・ローゼンブラットという研究者らが開発した「パーセプトロン」である。それは原理的に神経細胞とシナプス(接合部)の信号伝達メカニズム、つまり人間の頭脳の働き方を(極度に単純化したとはいえ)工学的に再現したものだったので、当時のメディアが騒ぎ立てて一大センセーションを巻き起こしたと伝えられる。

 ところが、このパーセプトロンは致命的な欠陥を抱えていることが別の研究者らによって指摘された。それは、たとえば「排他的論理和」という初歩的な論理演算を理解できないことだった。排他的論理和などと書くと、なんだか難しそうに思われるかもしれないが、読者の皆さんも恐らく小学校で学んでいる簡単な概念だ。

 ベン図というのをご記憶だろうか。それを使って説明すると、集合Aと集合Bを考えた場合、AまたはBだが、その両方が重なる部分(AかつB)は除かれる(下図を参照)。これが排他的論理和である(簡単でしょ)。

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