ディープラーニングはブラックボックスなのか

答えを出す過程が謎のまま

実際、ディープラーニングは、大量のデータを読み込ませていけば機械が自ら学習して問題を解決しながら判断を下せる、という発想のもとで開発されました。
しかし、課題になっているのは、その発想の過程がブラックボックスになっているということです。
それは何を意味しているのでしょうか。
機械が自ら学習をして答えを出していくその過程が謎のまま残ってしまって、人間には見つけ出せないということです。




結局、もしディープラーニングによってコンピュータが間違った判断をしたときでも、なぜそうなったのかという理由を見つけ出せないということになります。
このようにディープラーニングがブラックボックスになってしまうのでは、人間にとって大きな不安になります。
しかし、いずれは「機械が自ら学習をして答えを出していく過程」が明らかになるでしょう。今はできなくても、近い将来には可能になります。それが、人工知能のさらなる進化というものです。



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人工知能に関する用語

〔IoT〕
Internet of Things(モノのインターネット)の略です。モノがインターネットに接続されることで、操作や制御を行なえる仕組みのこと。

〔アルゴリズム〕
問題を解決するための計算方法や手順のこと。

〔音声認識〕
人間が話している声をコンピュータに認識させて文字に変換する技術のことです。

〔画像認識〕
画像・動画から対象(文字や顔など)の特徴を認識して検出する技術のことです。

〔機械学習〕
膨大なデータをコンピュータに繰り返し学習させて特徴を見つけ出すことです。

〔自然言語処理〕
コンピュータに人間が使用している言葉を理解させる技術のことです。

〔シンギュラリティ〕
技術的特異点とも言われます。人工知能が人間の知能を上回る転換点のことです。未来学者のレイ・カーツワイル氏は、シンギュラリティが2045年に訪れると予測しています。

〔チャットボット〕
人工知能を生かした自動会話のプログラムのことです。

〔ディープラーニング〕
深層学習とも言います。機械学習の1つで、人間が指示を出さなくても人工知能が学習データの中で自ら特徴を見つけ出すことです。

〔ニューラルネットワーク〕
電気回路のような脳の仕組みをコンピュータで再現するネットワークのことです。

〔パターン認識〕
対象物のパターンを分析することによって、その意味を抽出することです。

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