ディープラーニング
「経験」から勝手に学ぶAIの魔法

「ディープラーニング」という言葉、ニュースでよく聞きませんか？日本語では「深層学習」と呼ばれます。これは、AIが人間のように「経験から自分でルールを見つけ出す」仕組みのこと。一体どうやってAIは賢くなっているのか、中身をのぞいてみましょう。

昔のAIと何が違うの？

昔のAIは、人間が手取り足取りルールを教えてあげる必要がありました。例えば、「リンゴ」を見分けさせたいなら、「赤くて、丸くて、上が少し凹んでいるものがリンゴだよ」と人間が辞書のような指示書を作っていたのです。

でも、世の中には青いリンゴもあれば、デコボコしたリンゴもあります。ルールをすべて書くのは不可能でした。

一方、 ディープラーニング は違います。人間はルールを教えません。代わりに、何万枚ものリンゴの画像をAIに見せます。するとAIは、自分で「どうやらリンゴにはこういう特徴があるらしいぞ」と勝手に気づき、ルールを作り上げるのです。

仕組みは「脳のコピー」

ディープラーニングは、人間の脳にある「神経（ニューロン）」の仕組みをコンピュータの中に再現したものです。

コンピュータの中に、情報のバケツリレーをする「層（レイヤー）」を何層も重ねます。これが「ディープ（深い）」と呼ばれる理由です。

• 入り口の層： 画像の色の点々（ピクセル）を受け取る
• 真ん中の層： 「丸い形がある」「線がある」「赤い部分がある」と特徴を見つける
• 出口の層： 「これは98%の確率でリンゴです！」と答える

このバケツリレーを何度も繰り返し、間違えたら「次はこうしよう」と調整することで、AIはどんどん賢くなっていきます。