最近テレビやネットなどのメディアでAI(人工知能)というワードをよく聞きますよね。そのAI（人工知能）に使われている技術の一つにニューラルネットワークというものがあります。でもAI(人工知能)にニューラルネットワークが使われていると聞いてもいまいちピンとこない方も多いでしょう。
実は、ニューラルネットワークとは簡単に言うと「脳のニューロンという細胞が信号伝達する仕組みを数理モデルとしてコンピュータ上で表せるようにしたもの」。
そこで今回は、脳の信号の仕組みとニューラルネットワークの違いを分けるところからニューラルネットワークの実際の活用事例までお話します。
それではニューラルネットワークがいったい何なのかについて理解を深めていきましょう。
脳のニューロンの神経伝達の仕組みとニューラルネットワークの違い
まずは脳のニューロンとAI（人工知能）のニューラルネットワークについてみていきましょう。
脳のニューロンとニューラルネットワークの大きな違いとして、ニューロン間の情報伝達速度が挙げられます。
また、
ニューラルネットワークの仕組みと情報変換の過程
それでは今度はニューラルネットワークの具体的な仕組みを見ていきましょう。
この正解率が高くないと一般的に実用性に耐えうるモデルとは言えないため、人間がパラメータを調整して試行錯誤して正解率を上げていきます。
ニューラルネットワークのモデル例
ここまでは、ニューラルネットワークの仕組みについてお話しました。
ところで、ニューラルネットワークがここまで注目されるようになった理由として深層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)の登場があります。
2012年に機械学習のコンテストでディープラーニングを活用したモデルが、機械学習の他の手法を大幅に超えた精度をたたき出しました。そのディープラーニングが主に活用されている分野は画像認識や音声認識。そこでは様々なモデルが活用されています。
例えば、敵対的生成ネットワーク（GAN（Generative Adversarial Network）というものがあります。
この生成モデルの研究が進むと、識別だけでなく、人間のような創造性が必要な、作曲、作詞や作画、デザインなどの創作分野にAI（人工知能）の導入が広がるでしょう。
また他には、英国のDeepMind社が開発したコンピュータ囲碁プログラムAlphaGoで使われたモンテカルロ木探索という手法があります。
AlphaGoは近年人間の囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたことでも有名ですよね。この話題をニュースで見てディープラーニングというワードを知った方も多いのではないでしょうか。
ただ、モンテカルロ木探索の弱点は、ボードゲームのように情報の全体量が把握できる場合にしか使えないということです。
ニューラルネットワークの活用例
それでは最後に、ニューラルネットワークの活用についてお話しましょう。
活用事例として例えば、株式会社ドワンゴが運営しているニコニコ動画では投稿されるコメントの解析にニューラルネットワークが使われています。
他にも、Gastrographというサービスは飲料の製造を監視し、品質を分析することができます。
以上のようにAI（人工知能）を活用することで、今まで多くの人出が必要だった作業をAI（人工知能）に代替できるようになりました。このようにニューラルネットワーク、AI（人工知能）は米国や中国で先端研究やビジネスへの応用が進んでいます。そして、日本でもさらにAI（人工知能）は活用されていくでしょう。
ここまでニューラルネットワークの仕組みからその応用事例まで紹介してきました。
特にニューラルネットワークの仕組みについては多くお伝えしましたが、このニューラルネットワークの一部のディープラーニングは、パラメータを人の手で調整できるだけでその多くの過程はブラックボックスとされています。
もちろん、一人一人が技術の仕組みを理解した方がいいでしょうが、現実的に厳しいのでブラックボックスな部分があることを受け入れたうえで、技術を発展させることが世の中を今よりも便利にするために必要なことでしょう。
また、近年のAI（人工知能）の技術の進歩の中で機械学習というものがあります。機械学習は比較的古い歴史を持っているのですが、これはニューラルネットワーク(特にディープラーニング)の登場により、その技術が脚光を浴びるようになりました。このように、特定の技術が世の中に広まればそれだけ利用機会を得る人が増えるので、その技術は発展しやすくなるでしょう。
ですから、今回お伝えしたニューラルネットワークを理解し活用することで、今後さらにAI（人工知能）技術を発展させていけると良いですよね。
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