ものくろのいず

ディープラーニングなんて大嫌い

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人工知能の話をすると出てくるディープラーニングをご存じだろうか?、なんとなく聞いたことある人も「知ってるー、ai(人工知能)が深いんでしょー」ぐらいに思っているだろう、100点である。では深いとは何なのだろうか?、浅いディープじゃないaiもあるのだろうか?

第一層  主なai(人口知能)の説明

aiと呼ばれるもの代表的なものを挙げてみた。

遺伝的アルゴリズム

生物の進化をまねて作られたものだ。優秀なものだけが子孫を残すことができる。悲しい世界。名前がカッコよすぎて心をくすぐられる。

サポートベクターマシン

古の謎技術、いい感じに線を引いて、いい感じに分割してくれる。今でもデータが少ない場合ニューラルネットワークより優秀なことが多い。

ニューラルネットワーク

生物の脳をまねて作られたものだ。ニューラル(神経の)という意味で、ニューロン(神経細胞)なら聞いたことがある人もいるかもしれない。主流なものは層を順番に重ねて作られている。写真と見分けがつかないほどの画像を生成したり、人間に成りすました文章を作成したりして、巷を騒がせることに成功した。

 

ディープラーニングはこの中のニューラルネットワークに属している。

 

第二層  ニューラルネットワークの歴史

むかーし昔の話である。ニューラルネットワークが誕生後しばらくたった時、多くの問題を乗り越たニューラルネットワークによって、世界中にドラえもんが闊歩する時代が訪れるかに思えた。ネットワークを広く、深くすればより高度な処理が可能になることが期待された。しかしながら、重大なニューラルネットワークの問題が知れ渡ることになる。広くしても精度が上がらず、4層以上のニューラルネットワークが上手く学習できなかったのである。その問題により、ディープという概念が生まれた。

その後、ニューラルネットワークはサポートベクターマシーンに主力の座を奪われ衰退することになる。

衰退後も続けられた努力により、4層以上の深い層も学習できるようになった。そう、ディープラーニングだ。そして、そのことで再びニューラルネットワークは主力に躍り出ることになる。

しかしながら、再びニューラルネットワークに暗雲が立ち込める。30層付近から深くしてもうまく学習ができなかったのである。そして、努力により再びこの壁を乗り越えて今では1000層以上の学習も可能になったのである。

 

第三層  ディープラーニングなんて

見てもらったように4層以上がディープラーニングと呼ばれるようになったのだが、今現在、リアルタイムな処理など、どうしても処理が軽い必要があるもの以外で、3層以下なんて使うことは少ない。そもそも、深さなどは処理能力、問題の難しさなどで決めることが多く、浅いとか深いとかどうでもいい気がする。昔は大きな問題であったが、こんな状況だとニューラルネットワークディープラーニングという言葉はもはや同じである。

さらに、深さの感覚は時代によって変わり、現代的な感覚でいえば30層以下が浅くて、31層以上が深いという人がいてもおかしくないのである。

そして何といっても、ニューラルネットワークという言葉ほうが、何をしているのか言葉から分かりやすくないか?

結局、何が言いたいかって?、みんなディープラーニングディープラーニングって、

ニューラルネットワークのほうが響きが可愛いじゃないかー