ディープラーニングとは何かをやさしく説明する

AI関連のニュースで「ディープラーニング」という言葉を見たことはありませんか？日本語では「深層学習」とも呼ばれます。

ChatGPTや画像生成AIなど、今話題のAIのほとんどは、このディープラーニングの技術を使って作られています。

この記事では、ディープラーニングとは何かを、専門用語をできるだけ使わずにやさしく説明します。

ディープラーニングは「何層にも重ねて深く学ぶ」技術

ディープラーニングをざっくり説明すると、ニューラルネットワークの中間層を何層にも深く重ねて、複雑なパターンを学習できるようにした技術です。

「ディープ（deep）」は「深い」という意味です。層を深くすることで、より高度な判断ができるようになります。

ディープラーニングのしくみを、会社の組織構造にたとえてみましょう。

小さな会社では、社長が一人ですべてを判断します。お客さんの情報を見て、すぐに「この人にはAプランを提案しよう」と決めます。シンプルですが、複雑な判断には限界があります。

大きな会社では、複数の部署が階層的に情報を処理します。

層が多いほど、さまざまな角度から情報を分析でき、より精度の高い判断が可能になります。ディープラーニングは、この「階層的な分析」をコンピュータで実現しています。

層を深くすることで、AIは段階的に情報を理解できるようになります。画像認識を例に見てみましょう。

つまり、層が深くなるほど、細かいパーツから全体像へと、段階的に理解を積み上げていくことができるのです。これが「深層学習」の名前の由来であり、強みでもあります。

ディープラーニングの考え方自体は1980年代からありましたが、長い間あまり注目されていませんでした。コンピュータの性能が追いつかず、実用的ではなかったからです。

状況が変わったのは2012年ごろからです。画像認識のコンテストで、ディープラーニングを使ったチームが圧倒的な成績を出したことが大きな転機になりました。

そこからAI研究が一気に加速し、今日の生成AIブームにつながっています。コンピュータの処理能力の向上と、インターネット上の大量のデータが、ディープラーニングの実用化を後押ししました。

ディープラーニングは、すでに私たちの生活のさまざまな場面で使われています。

ここで、よく混同される3つの言葉の関係を整理しておきましょう。

ロシアのマトリョーシカ人形のように、大きな概念の中に小さな概念が入っている構造です。