天眼流’　＠ディープ・ラーニングはとてつもない可能性がある

◆ “ディープ・ラーニング”の威力に驚き。最尖端のはずの“アパッチヘリ”の技術が、タダ同然になってしまうとは …

～～< 以下 引用 >～～　　　■ 墜落したアパッチヘリが象徴する軍事予算の矛盾 ⇒ http://bit.ly/2EmJ96K ■　　　　　ところで、現在この「ミリ波レーダーによって地上の複数の動く対象を追尾する」という技術は民間で大きな進歩を遂げています。それは自動運転車（Autonomous Cars）実用化の基幹技術だからです。ミリ波レーダーなども性能が劇的に向上する一方で、価格は暴落しています。　　　また、複数の移動物体を追尾し解析するソフトウェアとしては、最新の「ディープ・ラーニング」を取り入れたアルゴリズムによるＡＩが日進月歩となっています。　　　その最先端で争っているのが、インテルとNVIDIAで、両者は最終的に「自動運転専用チップ」のディファクト・スタンダードを目指して激しく競っているのです。そのNVIDIAが2017年10月に発表した「NVIDIA 自動運転車プラットフォーム」では「周囲の動体認知」「自車の周囲環境認知」「フリースペース認知」「地図情報との照合」といった多角的な「思考」を同時にリアルタイム処理することで、人間の頭脳より高度な「安全走行への判断」ができるという触れ込みです。

◆ 私がディープ・ラーニングを知ったのは、Google DeepMindが作った囲碁のＡＩソフト“AlphaGo”。

　囲碁は、チェスや将棋などと違い、王様を取れば勝ちの単純なゲームではありません。手が多すぎて、従来発想のコンピュータプログラムでは人間の名人クラスに適いませんでした。

　ところが、“AlphaGo”は、簡単に世界の囲碁名人クラスを撃破しました。日本最強の井山裕太７冠はAlphaGoとの対戦はありませんが、残念ですが、AlphaGoには勝てないと思います。

　“ディープ・ラーニング、恐るべし”ですね。[#ディープラーニング]

◆ 人間の最も人間らしい能力は“パターン認識”の能力。

　パターン認識は、唯一、人間がコンピュータに勝っていた能力と言っても過言ではないと思います。[#パターン認識]

　人間は、自分の過去のすべての知識や経験に基づき、瞬時に“最適解”を選択できます。（→ もっとも、それは“最適”というわけでもなく、実は、“満足”の範疇ですが）

　私は、そんな能力のことを、パターン認識としてとらえています。人間は、特に意識しなくても、過去に学んだ知識だけでなくあらゆる経験も脳にしっかり刻み込み、ものごとを総合的に判断します。（→ 注1）

　つまり、人間は、経験したことは決して無駄にしないのです。何かの時に、必ず役に立たせようとします。まぁ、現実には、永久に役に立たないことも多いのですが …

　私は、パターン認識の本質は、“試行錯誤”と“直観”のようなものだと考えています。（→ 注2）

◆ ディープ・ラーニングの発想を利用すれば、不確実な状況下でもコンピュータは人間以上の能力を発揮できそう。

　人間の複雑怪奇な心理プロセスも凌駕するディープ・ラーニングなら、ミサイル技術への応用など、さほど難しくもないと思います。

　ディープ・ラーニング技術の今後の展開が楽しみになってきました。

　とりあえず、航空機の“オートパイロット”にディープ・ラーニングの技術を取り入れれば効果的。車よりはやりやすそう。もっとも、目端の利いた人が既にやっているか？

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●（注1）　　“パターン認識”のことについては、2006.3.11のブログ 『パターン認識の能力』をご覧ください。［→ http://bit.ly/2iEUdhY ］

●（注2）　　“満足”や“試行錯誤”のことなどについては、2017.10.10のブログ 『人間は試行錯誤を繰り返すいきものなのです』をご覧ください。［→ http://bit.ly/2nRQYHo ］