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ディープラーニング

概要

 ディープラーニング(深層学習)とは、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習である。ディープラーニングを含めたニューラルネットワークは、波形データの識別や画像認識など、言語や記号に還元できない問題を扱うことを得意とする。

 ディープラーニングのもっとも大きな特徴は、十分な学習データがあれば、人為的なプログラムを介さずとも自律的に学習をし、データ群の中からその特徴を自動的に抽出することにある。たとえば特定の文字や単語を覚えた場合、異なる筆跡で記されたものであっても、同じ単語を同一のものとして識別することができる。

歴史

 詳細は「ゲームAIの歴史」を参照。
 1950年代以降、人工知能の開発は、事物を記号に置き換え、記号どうしの関係性を規則化することで知能を作ろうとする記号主義(シンボリズム)に基づく研究が先んじていた。とくに1990年代以降はインターネットに記号や言語といった情報があふれたため、それらを記号主義に基づく記号的人工知能が学習することで飛躍的に進化した。
 一方で、現在活用されているニューラルネットワークやディープラーニングの基礎となる研究も1950年代から進められてきた。そのころ、ホジキンとハクスレーによって、脳の回路がニューロン内の電位の変化やイオンチャンネルを通じたニューロン間の化学物質のやりとりであったことが明かされた(ホジキン-ハクスレーモデル)。この知見は1958年にフランク・ローゼンブラットによって、視覚と脳の機能をモデル化してパターン認識を行うパーセプトロンというモデルに整備された。
 パーセプトロンは入力層と出力層のみを持つシンプルな設計であったが、学習や予測ができた。これが現在に至るニューラルネットワークの原型となっている。しかし、「矛盾したことを覚えられない」という欠点を1969年にマービン・ミンスキーらに指摘されたことで、その役目を終えることとなる。

 1979年、NHK技術研究所に勤めていた福島邦彦は、電子通信学会論文誌にネオコグニトロンに関する論文を発表。ネオコグニトロンは、パーセプトロンを進化させたもので、階層型の神経回路モデルを実用化させた、視覚によるパターン認識システムだった。また、神経回路を模して自己を組織化する機能と、それによりみずからパターン認識能力を獲得していく学習能力を持っていた。これを発展させたものがディープラーニングの現在の主流のモデルのひとつ、畳み込みニューラルネットワーク(Convoltional Neural Network、ConvNet、CNN)である。

 2006年にはジェフリー・ヒントンによって、多層にネットワークを重ねても精度が落ちないオートエンコーダーという特徴の抽出法が提唱され、現在のディープラーニングの原型ができあがった。また、2000年代中ごろ以降に、インターネット上に画像や動画が多くアップロードされるようになったことで、ニューラルネットワークが得意とする画像認識の精度が上がる環境が整った。

ゲームに関連する実用例

 ディープラーニングは囲碁などのボードゲームやデジタルゲームへの応用の研究が進められている。

DQN(ディープマインド社)

 Google傘下のディープマインド社は、2014年にDeep Q-Learningという手法で、ゲームルールを教えることなくゲーム映像を入力層にインプットし、出力をゲーム操作に対応させる強化学習を行った。このシステムはDQN(Deep Q-Network)と呼ばれている。この実験ではATARI社のゲームでハイスコアを記録するなどの成功を収めた。

AlphaGo(ディープマインド社)

 ディープラーニングは入力層と中間層、出力層のうち中間層を多層化することで大量のデータを処理することができる。
 2016年3月15日に囲碁の世界チャンピオンのイ・セドルを下したGoogleの囲碁AI、AlphaGoは、ディープラーニングと、乱数を使ったシミュレーションによって統計的に答えを導き出す「モンテカルロ木探索法」と強化学習を組み合わせたものである。開発に携わったディープマインド社は、過去に囲碁の名手が残した3000万以上の指し手を使って学習させ、さらに自分のニューラルネットのあいだで自動的に対局を繰り返して強化学習をした結果、人間に勝利することができた。ディープマインド社は、次の段階として『スタークラフト2』のAIに挑んでいる。

関連項目

コネクショニズム
ニューラルネットワーク

参考文献

AI wiki 記事一覧

はじめに

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