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Googleも研究!注目の人工知能

将棋、囲碁などのゲーム、ルンバなどのロボット、ビッグデータ処理や自然言語処理、画像処理などのデータ処理など様々な分野で人工知能と呼ばれる技術が使われています。人工知能は今後もますます研究が行われ、実用化されていくと考えられています。最近、注目されている人工知能の技術と応用について簡単にまとめました。

更新日: 2014年09月08日

sakusabekさん

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そもそも人工知能って??

知的な機械,特に,知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術

知的とはどういうことでしょう?

人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする

人間が知能を使ってすること、つまり脳で考えてすることなんで人間の行動のほとんどのことに当てはまりそうですね。それを機械がすると人工知能になるということですね。

人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、或いはそのための一連の基礎技術

”コンピュータ上などで”ということなんで、人間型のロボットでなくてもよいということになりますね。

どんなものが人工知能??
どんなものに人工知能??

予測変換、路線検索やルートナビなど

よく使う漢字・言葉を『学習』して提示する予測変換、コスト的・時間的に最適なルートを『探索』する路線検索、渋滞や工事情報などを考慮して最短ルートを『推測』『予測』するルートナビなど、身近なところでも人工知能は使われていますね。

自動掃除機「ルンバ」は米国・アイロボット社が最先端のロボット知能を搭載

未知の部屋でもくまなく掃除できるように動くルンバも人工知能で動いています。

こんなに研究されている!!

論文検索サービス『Google Scholar』で検索

人工知能は英語で『Artificial Intelligence』です。略してAI。

細かい分野としては、『学習』『推論』などの人工知能の基本的なものから、『自然言語処理』『ビッグデータ処理』『画像認識』などの最近の流行りものまで、様々なものが存在しています。

技術としては、『(人工)ニューラルネットワーク』や『ファジィ』、『強化学習』などもっと様々なものが開発・研究されています。

そのなかでも最近話題にあがったもので理解しやすいものについて紹介します。

チェス、将棋、囲碁、次は…?【ゲームのための人工知能】

チェスや将棋、囲碁などのゲームを人工知能を使って対戦させる研究が行われてきました。

1997年にIBMの「ディープ・ブルー」というコンピュータが世界チャンピオンに勝利

チャスは盤面も広くないことや、駒の再使用ができないことなどから、開発が速かったのかもしれません。当時はコンピュータの記憶能力と計算能力とを全活用した、いわば『力づく』の方法でした。

将棋の評価関数の設計においては,機械学習を応用してパラメータの自動調整を行う手法が主流

最近では、駒、打ち手、場面などを点数化する方法も『学習』によってコンピュータに考えさせるようです。

チェス、将棋、囲碁は、自分の情報と相手の情報がすべて把握できる『完全情報ゲーム』であるのに対して、人狼は相手の情報を把握できない『不完全情報ゲーム』です。不完全情報ゲームに対する人工知能の研究を進めるために、人狼が選ばれたようです。

人工知能研究のグランドチャレンジとして、より困難でおもしろい題材として選ばれたのが“人狼”

人狼のルール等については次のページにあるリンクへどうぞ

人と「人狼」で対戦できるAIを,松原氏は「人狼知能」と呼んだ

松原氏は人工知能学会の会長です。

人狼上級プレイヤーにとっての定石を発見している

人狼知能において、学習機能を搭載すると勝率が向上し、人狼における知見?定石を発見したそうです。

勝手に飛ぶ機械!【ドローン・マルチコプター・無人飛行機】

羽が複数ついていることでより安定した飛行ができるそうです。

警備、農薬散布、宅配などに応用されているようです。Amazonが宅配に使おうとしていることで話題に鳴っていますね。

無人飛行機における人工知能による学習機能は、『経路の学習』と『制御方法の学習』の2つに大別されると思われます(正確ではない可能性があります)。経路の学習はお掃除ロボット(ルンバのような)と同様と考えられるでしょう。制御方法の学習はパラメータの学習なのか、羽が折れるなどの故障に対しての頑健性のようなものなのか、どのような学習方法なのかなど疑問は色々あります。

コンピュータが自分でネコを知る??【Deep Learning】

正解を人工知能の外部から与えてやる学習方法を『教師あり学習』といいます。それに対して、正解を与えない学習方法を『教師なし学習』といいます。Deep Learningは教師なし学習です。

Deep Learningはニューラルネットワークの一種であると考えられます。ニューラルネットワークは人間の脳を模した人工知能です。

ニューラルネットワークは、脳と同じような神経細胞をつなぎあわせたネットワークをコンピュータ上で表現した人工知能です。Deep Learningは出力細胞から見て深い位置にある細胞の学習を効率的に行う学習方法であると考えられます。

Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法

例えば画像の認識では、入力に近い層では線やエッジなど単純な特徴を持つかどうかの識別、出力層に近づくに連れてそれらを複合したようなより複雑な形の識別をする役割を果たします。

続きは次のページヘ

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sakusabekさん



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