夢ナビ

万能はない? AIのアルゴリズムの特徴を見抜け!

講義No.11510

アルゴリズムの使い分け

 AI(人工知能)を実現するうえで重要な機械学習は2000年頃から進化を続けています。機械学習で用いられるアルゴリズム(機械が計算をする手順や方法)は多くの種類があり、扱うデータや目的によって使い分けられています。アルゴリズムによって得意な領域が異なるからです。いろいろなタイプのデータに応じてさまざまな機械学習アルゴリズムの研究が行われています。

性能限界を把握する

 例えば、AI技術のひとつディープラーニングは自動運転や、医療現場など幅広い場面で使われているものの、課題もあります。例えば、得られた性能がなぜ、どのようにして実現できたのか、原因を明確化することができず、そのため性能の限界はどこかを見極めにくいという課題があります。特に医療分野のような命を左右する現場への導入に際しては、性能限界を把握することは大変重要です。これからの人工知能社会において、人の知能と、人工知能との密な協調を実現するうえでもこのことは大変重要なトピックです。

機械学習を普及させるために

 機械学習アルゴリズムは、通販サイトでおすすめ商品を紹介する機能や、類似した画像をインターネットから検索獲得するサービス、スマホに語りかけると、意図を解釈して応答するエージェントサービスなど、さまざまな場面で使われています。その一方で、まだ研究段階ながら、実用化の可能性を秘めた機械学習アルゴリズムも多く、今までにない応用分野において新しいサービスとして広がっていくことが期待されています。
 例えば、農業では作物の開花日予測から肥料や水の量を調整しますが、その開花予測を可能にするアルゴリズムはまだ研究段階です。データの特徴を分析し、適したアルゴリズムを発見できれば、より多くの産業がAIを取り入れられるようになるはずです。

この学問がむいているかもデータサイエンス

立正大学
データサイエンス学部 データサイエンス学科 教授
上原 宏 先生

先生がめざすSDGs
メッセージ

 AIだらけの社会になったとき、人間に求められる力は「創造力」や「独創力」だと思います。人工知能はお手本となるデータがなければ動きません。そのデータを作ることは人間にしかできないことです。
 機械学習アルゴリズムやAIと聞くと難しく感じるかもしれませんが、高校までで習う知識で理解できる部分もたくさんあります。ノートパソコンがあればいつでも研究できる手軽さも魅力です。アイデアひとつで世界に貢献できるチャンスが誰にでもあるので、データサイエンスに興味を持ってもらえるとうれしいです。

メッセージ

 私が大学生だった1980年代は、まだデータサイエンスという言葉自体ほとんど知られていない時代で、この分野に興味を持ち始めたのは、40歳を過ぎてからです。特に、『パターン認識と機械学習』という本を読んだことが専門的な勉強を始める大きなきかっけになっています。研究者が集まるある勉強会で、この本に書かれている内容をプログラムに書き起こして動かしてみるうちに、機械学習の研究がしたいと思うようになりました。現在は自動運転に使う画像認識や、料理のレシピから料理名や食感などを判断するためのアルゴリズムを研究しています。

メッセージ

データサイエンスアナリスト/モバイルサービスプロバイダー/IoTソフトウエアメーカー/コンピュータベンダー

※夢ナビ講義はそれぞれの先生の見解にもとづく講義内容としてご理解ください。

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上原 宏 先生がいらっしゃる
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 立正大学は、9学部16学科を有し、多彩な学問分野において広く深く学ぶことができます。加えて充実したキャリア形成支援により、社会の多方面で活躍する優れた人材を輩出しています。本学は1872年(明治5年)東京・芝に開校の起点となる小教院を設立し、2022年で開校150周年を迎えます。品川キャンパスは山手線2駅から徒歩5分の都市型キャンパス、熊谷キャンパスは東京ドーム約8個分の広大な自然環境型キャンパスをもつ、学生数1万人を超える総合大学です。

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