「ディープラーニング革命」ジェフリー・E・ヒントン博士

　本日はディープラーニングの仕組みについて主に解説させていただきます。
　これまで人間にしかできなかった知的な行為を機械的に実行するAI、いわゆる人工知能には大きく2種類あります。従来のAIである思考の形式や法則の情報をインプットすることにより論理的に判別するシンボリックAIと呼ばれる人工知能、もう一つが生物の脳に着想を得た生物学的なアプローチ、ニューラルネットワークを用いてディープラーニングするコネクショニストAIです。
　ディープラーニングとはニューラルネットワークを用いた機械学習のことであり、ものを認識するためにまず情報を細分化し特徴を振り返り確かめながら判別し学習していき、間違えた場合はその誤りを反映、判別の基準を修正、学習していきます。学習するための十分なデータさえあればどんどん精度が上がっていき、人と同じようにその物の概念を理解していく学習になり概念をゼロからつかんでいくので、人間がすることはその名前を教えることだけになる「自律的なインテリジェンスをもった機械の始まり」が起きています。
　その後、コンピュータの速度向上とデータセットの容量増加により、大規模ニューラルネットワークが実現し、いくつかの技術改善により、私が受け持つトロント大学の大学院生による深層ニューラルネットワークは、わずか数年で音声・画像認識に成功しました。
　今もディープラーニングの革命は続いています。