人工知能をめぐる動向

画像認識のコンペティションILSVRC2012で、ジェフリー・ヒントンが率いるチームがSuperVisionが開発したディープラーニングを用いた手法が2位に10% 以上の精度の差をつけ、優勝した。この衝撃的な出来事がディープラーニングブームを引き起こした。

Googleが開発した、GPUよりも高速に処理できる機械学習に特化したプロセッサをTPUという。

検索エンジンや交通渋滞予測など、非常に多くのサンプルデータをもとに、入力と出力の関係を学習する機械学習を取り入れた人工知能は、古くからの研究分野であるパターン認識をベースに発展してきた。近年は、膨大なデータを扱うため、ビッグデータの時代を迎えて更なる進化が期待されている。

一般常識を手動で全てデータベースに取り込もうとするCyc projectは、ヘビーウェイトオントロジーの考え方と関連が深い。一方、ウェブデータの解析などを行うウェブマイニングはライトウェイオントロジーの考え方と関連が深い。

アラン・チューリングによって考案された、ある会話ボットが人工知能かどうか判定するテストをチューリングテストという。どの会話ボットが最も人間らしいかを競うコンテストであるローブナーコンテストが毎回開催されている。

現在、人間が日常当たり前のように処理している知識をコンピュータに持たせようとしているさまざまな技術の研究が行われている。例えば、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに処理させる技術が開発されている。
→自然言語処理(NLP)

探索の組み合わせの他にコスト評価に問題があるとわかってきた際、モンテカルロ法を用いることでその解決が図られた。モンテカルロ法では、ゲームがある局面に到達したら、コンピュータが仮想的な２プレーヤーを演じて完全にランダムに手を出し続けることで、シミュレーションを行い、とにかくゲームを終局させる（これをプレイアウトと呼ぶ）手法をとる。これによって、どの手法が最良なのか、とにかく数多く手を試して選択するというブルートフォース（力任せ）で押し切る形をとることになる。

機械学習・深層学習

Watsonを開発するのはIBM社、DeepMind社を買収したのはGoogle社、Siriを開発したのはApple社、Alexaを開発したのはAmazon社。

★IBMが開発したWatsonは、米国の人気クイズ番組「Jeopardy!」で優勝した
★Googleは、AlphaGoを開発したDeepMind社を買収した
★Appleは、スマートフォンにAIアシスタントSiriを搭載している
★Amazonは、AlexaというAIアシスタントを搭載したスマートスピーカーを提供している

AlexNetは、2012年のILSVRCで優勝したトロント大学のチームのモデル
この勝利の要因がディープラーニングであり、この年以降の優勝チームは全てディープラーニングを用いている。

1998年にLeNetと呼ばれる基本的なCNNが考案された。イメージネット画像認識コンテスト(ILSVRC)では、2012年からAlexNet, ZF-Net, GoogleNet, ResNetの順に優勝している。

AIスピーカーやチャットボットなどディープラーニングを利用した自然言語処理の開発が活発になっている。このディープラーニングを利用した自然言語応用に関して
→自然言語は時系列データであることからRNNやLSTMが性能向上に貢献している