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公開日:2020.10.09 

AI(人工知能)のアルゴリズムを徹底解説

AI(人工知能)の作り方

AIにおけるアルゴリズム

AIについて学習していると、必ず目にするのがアルゴリズムでしょう。
アルゴリズムはコンピューターの計算方法のこと。
これはあくまでも簡単な説明であり、実際はもっと複雑で難しいです。

そんなアルゴリズムですが、AI開発には欠かせません。
つまり、AI開発を目指す方やAIの正しい知識をつけたい方なら、アルゴリズムは避けては通れない道。

記事では、難しいAIアルゴリズムについて簡単に解説します。
ぜひ最後まで読んでください。

アルゴリズムとは?

アルゴリズムとは

よく目にする単語ながら、その実態が上手くつかめないアルゴリズム。
アルゴリズムとは数学的な手順や計算方法のことです。

コンピューターは人間ができない膨大な計算やデータ処理を瞬時にしてくれますよね。
それを可能にするのがアルゴリズムなのです。
つまり、アルゴリズムとはコンピューターが使う計算手順のことになります。

私たちが計算をする上で、足し算や掛け算など様々な方法を活用するのと同じように、アルゴリズムにもいくつか種類があるのです。
そして、コンピューターは答えを出すのに最適なアルゴリズムを使います。

どのアルゴリズムにも通じる考えが、新たな問い(インプット)に対する適切な答えを予測すること。
アルゴリズムは、コンピューターが答えを予測するための方法と考えておけば問題ありません。

なぜアルゴリズムがAI開発において重要なのか?

アルゴリズムが重要な理由

アルゴリズムとAIは切っても切り離せない関係にあります。
AIとは、自ら学習を行い賢くなれるコンピューターのことです。

AIが行う学習を「機械学習」と呼び、コンピューターは膨大なデータの処理や分析を行う中で、パターンや特徴を発見します。
発見したパターンを、新たな課題と比較して、答えを推測するわけです。

今記事テーマの「AI開発においてアルゴリズムが重要な理由」ですが、それはアルゴリズムが膨大なデータ処理を行えるからです。
アルゴリズムがあることで機械学習を行え、AIの核となるモデル構築ができます。

要するに、アルゴリズムにはAIが規則やパターンを表現するためのモデル構築する役割があるということ。
アルゴリズムは機械学習の根幹を担う技術なのです。

関連記事:Pythonをwindowsで実装するには?準備と手順を1から解説

    :「AI」と「機械学習」の違いは?活用事例から関係まで徹底解説

AIアルゴリズムの種類

アルゴリズムの種類

アルゴリズムの種類は無数にあります。
しかし、AI開発におけるアルゴリズムだけ見ると、大きく3つに分けられます。
ここからは、3種類のAIアルゴリズムについてご紹介します。

1:分類

分類アルゴリズムとは、教師あり学習の一部です。
与えられたデータを、種類や特徴に応じて分類します。
例えば、犬の写真と猫の写真を学習させて、犬の写真を見せたときにAIが犬と分類できるようにするためのアルゴリズムです。
分類アルゴリズムの典型例が、スパムメールかどうか判断することです。

2:回帰

回帰アルゴリズムは人気の教師あり学習です。
簡単に説明すると、過去に学習したデータに基づいて、コンピューターが特定の結果を予測できるようにすることです。
例えば、過去のデータから株価の予測や天気予報などにも使われるアルゴリズムです。

3:クラスタリング

クラスタリングは教師なし学習です。
データの中から類似性を見つけて、グループ分けするアルゴリズムとなります。
例えば、動画配信サービスやオンラインショッピングのレコメンド機能には、クラスタリングが活用されています。
特定の商品を購入した人の行動パターンをグループ分けしているのです。

アルゴリズムの抱える大きな問題

AIの発展の陰の立役者は間違いなくアルゴリズムです。
アルゴリズムのおかげで、膨大なデータ計算が可能となり、精度の高いAIを開発できるようになっていますから。

しかし、マサチューセッツ工科大学の研究チームがアルゴリズムが大きな問題に直面していると発表したのです。
その問題こそが、膨れ上がった計算量。

この数年で、AIが行う計算量はずっと多くなっており、今のアルゴリズムで対応するにはコストがかかりすぎるのです。
一週間アルゴリズムによるAI計算を利用するために、数千万円かかることもあります。

コストが高いため、企業はアルゴリズムを導入できません。
それどころか、科学者たちが計算コストのせいで、アルゴリズムを試せないこともあるのです。

今後のAIの発展には、アルゴリズムの効率化が必須と考えられています。
もしかすると、これから数年間はAIの発展スピードが緩やかになるかもしれません。

AI(人工知能)の作り方を簡単に解説

AIの作り方

AIを作るためには、専門知識やプログラミング技術が必要です。
そのため、本格的にAIを作りたいのなら、セミナーやITエンジニア向けの短期留学に申し込むのがおすすめ。

ここからは参考までに、AIを作る大まかな流れを解説いたします。
細かな部分は省いていますが、実際にAIを開発する際は、これから紹介する流れを意識してください。

1:まずは目的を作る

AI開発の第一歩は、目的を設定することです。
AIを使って、「何を成し遂げたいのか」や「どんな問題を解決したいのか」を考えましょう。
目的を作ることで、開発に必要なアルゴリズムやデータ、学習などが判明します。

2:データを集める

AIを開発するには、質の良い膨大なデータが必要不可欠。
どんなに優れたアルゴリズムがあっても、質の悪いデータを分析させては、良いAIは開発できません。
AIの出来を左右するので、データ集めは丁寧に行う必要があるのです。

3:アルゴリズムを選ぶ

記事で見てきたように、分類やクラスタリングなど様々な種類のアルゴリズムがありました。
数あるアルゴリズムの中から、初めに立てた目的や問題を解決できるアルゴリズムを選びます。

4:AIをトレーニングする

アルゴリズムが決まったら、質の高い膨大なデータをインプットして、コンピューターに学習させましょう。
これがモデル構築となります。

例えば、ラベリングした大量の写真データを学習させることで、コンピューターは写真に写っている対象を判断できるようになります。

AIトレーニングにおいて重要なポイントは、きわめて高い精度を実現することです。
そのためにも、AIの精度が下がりそうなシチュエーションの想定もして、細かに学習させることが必要です。

簡単ではありますが、AIを作る基本の流れを紹介しました。
4つのステップはどれも重要ですが、特に大切なのが目的作りです。
AIはあくまでも課題解決のツールであり、適切な現状分析をして、目標を決める必要があります。

AI開発にはプログラミングが欠かせません。
プログラミング言語はたくさんあるので、どれを選ぼうかと迷うと思います。
もし迷ったら、Pythonを検討してみてください。

Pythonには豊富なライブラリやフレームワークがあるため、AI開発にかかる時間を短縮化できます。
また、入門者でも学びやすく、実際に多くのエンジニアがPythonを選んでいる実績があるのです。

まとめ

アルゴリズムはコンピューターの計算方法を示します。
コンピューターがアルゴリズムを駆使して、膨大なデータの処理と学習を行うことで、モデル作成が行えるのです。

少しばかり難しいですが、アルゴリズムはAIを開発する道具のひとつと覚えておくといいでしょう。
アルゴリズムの種類はたくさんあるので、AI開発の際は適切なものを選ばなければいけません。
普段からアルゴリズムの種類を意識して、サービスやアプリを利用するのもおすすめです。


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