な、凄いだろ
うーむ。ところでテレパシーって発売されたの?
そのようだ。
おいくら万円なの?
60万円だって
え!?AppleWatchより高いの!?
AppleWatchの最上位モデルは200万円ですからそれよりは安いですね
う、うーむ・・・・これに60万円出して買おうという人が想像できないんだけど・・・
事実上の協賛金だろうねえ。50社限定らしいけど
いやぁ・・・どうなんだろう。協賛・・・したいかな
買う人いるのかねえ。たぶん企業とかになるんだろうけど
ま、どっちでもいいじゃないですか

■ディープラーラングとはなにか?
しかしディープラーニング怖いっいすねえ

いやいや、これはディープラーニングじゃないでしょ
まあそりゃそうか。ディープラーニングとそうじゃないものの違いってなんなんですか?
いくつか特徴がありますが、まず従来のやり方ではニューラルネットワークの層がそれほど深くできなかったんですね。それが深くできるようになったというのが最大の違いです。だから「深層(ディープ)」と呼ばれているのです。
ニューラルネットワークの層って?

これまで、人間や動物の神経回路を模倣した、いわゆる「ニューラルネットワーク」が長年研究されてきました。「ニューロン」という神経細胞が集まって互いに刺激を交換し合いながら反応している構造をそのままコンピュータで模倣したわけです。
す、すごい・・・なんか教授が教授みたいなこと言ってる・・・
ところがこれまでの研究では、三層を超えると、うまく学習できなくなるという問題があることがわかっていました。それが判明したので一度はニューラルネットワークの研究ブームも下火になった時代があったのです。
はあーーなるほど。一旦は限界が見えちゃったんですね。
ところがどっこい、ディープラーニングはこの問題を解決してしまったのです。


おお!さっきのやつより見るからに賢そう!!
入力層と出力層の間に中間層がドバっと増やせるのか。
そうです。詳細は省きますが、この多層構造が実現したことで飛躍的にニューラルネットワークは賢くなったのです。これがディープラーニングです。
いやーなるほど!
GoogleもFacebookもかなり本格的に乗り出してますよね。産業分野でも注目されているんですか?

まあディープラーニングは、Webの発明に匹敵するインパクトがあるとも言われていますからね
ええっっっ!?マジすか!?そんなに!?

■ディープラー二ングは何ができるのか
うーむ。しかしそう言われてもイマイチピンと来ないなあ。なにか具体例とかないんですか?
例えばGoogleは大量の画像の中からネコを判別したりする人工知能を作ってますね
あ、あの・・・ネコの画像を判別するとどんなメリットがあるんでしょうか
トップブリーダーが推奨する自動給餌器が作れるとか?
でもネコが相手でなくても反応したほうが汎用性があって便利なのでは・・・
そうだよなあ・・・
最近の発表では、Picasaにアップロードされた写真を自動的に認識して、文章に直してくれる機能ができたそうですね
いやあ、でも教授、写真が文章になるとなにか嬉しいことってあるんですか?
まあ検索したりするときに役立つのかもしれないけど・・・
それってGoogleにしか必要のない機能なのでは・・・・
最近ではアーケードゲームを自動的に攻略したりする人工知能、Deep Q-Learningも話題を集めましたね。


えっ!コンピュータが勝手にゲームを学習していくの!?
240分ほど学習すると、人間のチャンピオンよりも強くなるそうです。
将棋のプロが勝てないとかというレベルじゃないな。時代はここまで進んでいたとは


■しかしディープラー二ングって、一体全体、何の役に立つの?
だが疑問が残る。そもそもゲームって人間が遊ばないと意味が無いのではないか
まあ昔からBotみたいなのはあったよね。勝手にレベル上げてくれるやつ
我々の生活で何の役に立つのかがイマイチわからないんですが、何の役に立つんですか?
いやあ、そう思うでしょ?それこそがGoogleの狙いなんですよ
と言うと・・・???
役に立たないと思わせることが狙い・・・・???
あのですね、ディープラーニングは、問題と答えのセットを学習させると、アルゴリズムを発見してしまうのです。
まあゲームの攻略ボットが自動的に作れるということは、ゲームの攻略アルゴリズムを自動的に発見してるのと同じですからね。
それ、もっとマシなことに使えると思いませんか?
アルゴリズムを自動的に発見してもっとマシなことですか・・・・あ・・・株か!
あー株取引ってアルゴリズムだよね、一種の
既に株式市場の70%がアルゴリズムトレードと言われています。
うなるほど金がある連中が、ディープラーニングに興味を持たないわけがない・・・か。
ディープラーニングを株取引に応用したら、ボロ儲けするアルゴリズムを自動的に見つけることができるのか。でもなんでその話をみんなしないんだろう。
やれやれ。君たちは本当に単細胞生物のような状況判断能力しか持ち合わせていないんですね
えーーーー。またいつものやつですか
いいですか。なぜそんなに役立つ話を誰も言わないか。それは、当然、彼らは既にやっているからです。競争相手が増えたら困るじゃないですか。
そうか。それが儲かるんだったらその秘密をわざわざ他人に説明する奴はいない
な、なんと・・・我々はすでにアルゴリズムにカモられる時代に突入していたのか
そもそもディープラーニングが登場したのは2007年です。なのになぜ、それから10年近くもの間、大きな話題を呼ぶことなく粛々と続いていたのでしょうか。それは"彼ら"に準備期間が必要だったからです。世界の金融を支配する超人工知能トレーダーを開発する期間がね!!
な、なんだってーーーーー!!!!


■ディープラーニングの未来
そんな・・・我々はこれからどうすればいいのだ・・・まさかとっくに人工知能に人間が負けていたとは・・・。これが審判の日(ジャッジメント・デイ)か
これまでプログラマーと呼ばれて来た人たちの仕事はさらに変わったものになるでしょうね。

とはいえ、ディープラーニングも万能ではありません。プログラマーの需要は益々大きくなるでしょう。
そうなのか。なんかホッとした。
具体的に、どうなっていくんですか?
まず、人工知能活用の鍵は、ニューラルネットワークの構造の設計と、組み合わせ、そして学習データを用意することです。
何を学習させ、どのような規模のニューラルネットワークの構造が必要か考える仕事か
この先は我々は人工知能調教師とでもいうべき存在を目指さなければいけないのか
これまでGoogleがネコを認識させたりしてきたのは、正直何を教えたらいいのかわからないからです。
なるほど、だから技術を独占するのではなくオープンソースにして在野の知恵を集めようとしているのか。

何を教えて、何をさせるか、目的設定が大事ということか。
実際、今のディープラーニングは組み合わせによってはごく簡単な問題もいとも簡単に間違えてしまいます。目的に応じて学習させるコツをつかむのが何よりも大変なんです。

機械だけ買ってくれば良いというものでもないのか
それ結構大変そうだな
ディープラーニングを体験することだけが、とりあえず今流行していますが、問題はディープラーニングの活用法がイマイチ確立されてないということです。金融以外は

※この物語はフィクションです。実在する人物・OS・プログラミング言語・端末・企業・団体名等とは一切関係がありませんのでご注意下さい