人工知能（AI）分野の技術力の向上は目を見張るものがありますが、それを支えているのが「ディープラーニング」と呼ばれる技術です。ディープラーニングは人工知能開発へ大いに役立つ技術ですが、具体的にどのように人工知能へ役立っているのでしょうか？
今回は、ディープラーニングの仕組みに迫りながら、どのように人工知能（AI）や良い影響を与えているのかについて紹介していきます。
人工知能（AI）の仕組み
まずは、人工知能（AI）の仕組みからおさらいしておきましょう。人工知能は、自律的な思考能力を持ったコンピュータープログラムのことで、人間に近いアプローチで物事を判断できるシステムです。
従来のコンピューターと異なる点としては、人工知能の自発性にあります。
これまでのプログラムというものは、あらかじめ答えとそこにたどり着くまでのプロセスが決められているのが一般的でした。そのため、数値を入力するだけで正しい答えを素早くアウトプットしてくれる一方で、そこから新しい答えを見出すということはできなかったのです。
しかし、人工知能を搭載したコンピューターは、少し事情が異なります。人工知能の最大の特徴は、求められている答えに必要なアルゴリズムを独自に発見し、たどり着くことができるのです。
この柔軟性の高さを活用すれば、人間はプログラムを構築するたびに計算方法を設定する必要はなくなり、コンピューターに業務を丸投げすることが可能になります。
業務を丸投げできるようなプログラムは、人工知能でなければ実現することはできません。人工知能の最大の特徴は、人間のように考えることが可能なことで、人のデスクワークをそのままコンピューターに代替できるようにさせたことにあるでしょう。
また、練度次第でAIは人間並みの能力にとどまらず、人ではなし得ないような精度を獲得することも可能です。これの実現に欠かせないのがディープラーニングで、現在多くの研究者がその活用方法を模索しているというわけです。
ディープラーニングの仕組み
続いて、そんな高度な人工知能の活躍を支えるディープラーニングの仕組みについて解説していきましょう。ディープラーニングは「深層学習」とも呼ばれますが、これは人工知能（AI）の学習効率を高めるため、「ニューラルネットワーク」と呼ばれる仕組みを用いて計算を行う手法です。
地球上で最も思考能力が高いとされているのは人間ですが、ディープラーニングのニューラルネットワークという仕組みは、人間の思考能力を参考にして生み出された技術です。
人間の記憶や学習という活動は、人間の脳の神経細胞、いわゆるニューロンが互いに電気信号を送ることで成立しています。ニューラルネットワークは、その名前からもわかるように、脳のニューロンの活動を数式で再現したネットワークです。
ニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層構造が基礎となっています。これらが互いに結びつき合うことで、効率の良い学習が可能になります。
また、この3層構造は層の数を増やすことで、さらに効率的な運用が実現します。これまで層を増やすことができないために実用化は見送られてきたのですが、技術の進歩に伴いそれも実現するようになりました。
ニューラルネットワークの実用化に伴い、ディープラーニングもやがて大いに注目されるようになり、今では数多くの研究者の手で改良が進んでいます。
機械学習（AI）とディープラーニングの違い
人工知能（AI）の学習方法について、よく話題となるのが「機械学習」と「ディープラーニング」の違いについてです。結論から言うと、機械学習とディープラーニングは異なる学習方法というよりも、ディープラーニングは機械学習の一種であると言えます。
そもそも、機械学習というのは特定のデータから答えを決定づけるのに不可欠な特徴量を抽出すべく、反復的に学習を行うアプローチ全般のことを指しています。コンピューターは人工知能の登場によって、人間並みの知能を獲得することができるとも言われますが、その学習アプローチについては人間のそれよりもやや異なります。
人間の脳は五感を使い、それをフル活用しながら、時には柔軟な判断を下すことができますが、人工知能の学習はそこまでスムーズに行われないのが現状です。そのため、人工知能は何千、何万回と同じ動作を繰り返し、少しずつ正解に向かっていくというアプローチを取ります。
何をどれだけ繰り返せば正解にたどり着くかは問題にもよるため千差万別ですが、共通するのは、いずれの問題であっても膨大な量の計算を行うということです。
しかし、ディープラーニングではこのような計算の負担を効率化し、迅速な解法の取得につなげられます。ディープラーニングではニューラルネットワークを活用し、通常の機械学習よりも効率的に特徴量を獲得できることが強みです。
ときには人間には判別がつかないような特徴量を発見することもあり、人工知能独自のアルゴリズムへと採用されていきます。
いわゆる人工知能のブラックボックス化と呼ばれる現象ですが、人工知能が人間には理解しかねるアプローチで答えへとたどり着くことは珍しくありません。ディープラーニングによって、複雑な計算を独自に行えるようになったため、もはや人工知能は人間をはるかに超える思考性を持つ可能性もあるのです。
ディープラーニングが人工知能（AI）に不可欠な理由
このようなディープラーニングの効果によって、人工知能は飛躍的な進化を遂げることができるようになりました。従来の人工知能との違いに注目しながら、人工知能（AI）分野におけるディープラーニングの重要性を確認しておきましょう。
より高度な人工知能（AI）を実現できるから
ディープラーニングの密度の高い計算能力によって、複雑な処理が人工知能でも可能になりました。いくら自律的に思考できる人工知能であるとは言え、十分な思考力を持たせるためには膨大な計算が必要です。
人工知能の良し悪しは、生まれたその瞬間に決まるのではなく、どれだけ効率良く学習できるかどうかが問題です。ディープラーニングが可能な人工知能は、従来の機械学習のモデルに比べ、はるかに速いペースで学習を進めることができます。
高いレベルの到達できるようになれば、人工知能の新しい可能性も開けてくるでしょう。
高い精度で計算できるから
AIの学習効果を測る上で重要なのが、アウトプットの精度です。
例えば、点検業務をセンサーを使って人工知能に行わせる場合、如何なるケースでも適切な判断ができなければ、正常な点検業務を遂行できません。みかんに付着しているシミや汚れが市場に出回っても差し支えないレベルかどうかを把握するなど、自然物の判定を行うのは、経験のある人間でも難しい場合があります。
ディープラーニングを採用した人工知能の場合、このような習熟したスキルが必要とされる場面においても、活躍が期待できます。ディープラーニングの特徴量判定は、人間の判断基準を超えたレベルで行われるケースもあり、その正確さと判定速度も人間のそれを上回ります。
あるいは、顔認証や画像認識の現場においてもディープラーニングによる精度の高さは活躍します。人でも判別がつき難い物事を瞬時に判断でき、なおかつ百発百中で当てられるため、人手を必要としなくなるでしょう。
よく、双子の顔は似ていて判別はつきにくく、当人でしかその違いはわからないと言われますが、ディープラーニングを採用した人工知能であれば、いかなる双子の顔の違いも判別できてしまうでしょう。
実用的な人工知能（AI）の登場を後押しするから
ディープラーニングによる学習効率の向上は、ビジネスの面でも高い有用性をもたらします。
人工知能の学習に必要なのは、何と言っても反復学習です。人間ではさばききれない膨大なデータを与えることで適切な判断能力を養うというものですが、ネックとなるのがデータの集め方です。
大企業であれば、すでにビッグデータを大量に抱えているため、人工知能を育て上げるのに十分な環境が揃っていると言えます。一方、個人や中小企業は、大企業のようなデータのインプットもなければ、資産として抱えているケースも少ないため、データをどこかから購入しなければなりません。そのため、データを使えば使うほど人工知能は育つ一方、その分開発費用を圧迫してしまいます。
ところが、ディープラーニングを導入することによって、従来の機械学習と同じ量のデータであっても、効率的な学習を進められます。データから得られる特徴量において、ディープラーニングの方がこれまでの機械学習より優れているためです。
その結果、ディープラーニングのおかげで高い性能の人工知能を低いコストで実現することができ、ますます実用的なAIがあちこちで見られるようになるでしょう。
ディープラーニングの活用で実現すること
ディープラーニングを人工知能に活用することで、今ではさまざまな技術が実現しています。ここで、代表的な活用事例について紹介しましょう。
自然言語翻訳
ディープラーニングの影響で飛躍的に精度が上がった事例と言えば、自然言語翻訳の分野です。
いわゆる英語翻訳や中国語翻訳といった、母国語と外国語の翻訳を自動で行う機械翻訳サービスについてですが、ここ数年で大きな飛躍を遂げました。ディープラーニングを活用した機械翻訳サービスを提供する「Deep L」は、機械翻訳でありながら、まるで人間が訳したかのように正確で自然な翻訳を、あらゆる言語で実現しています。
機械翻訳といえば、一般的にGoogle翻訳のようなサービスが頭に浮かびますが、これらの課題は翻訳精度にあります。確かに、機械翻訳は単語を翻訳して文章を作ることは可能なものの、あくまでも単語を文章化したものに過ぎず、自然な文章の生成には大きなハードルがあったのです。
これは、人間が文章を作る際、文脈や行間を暗黙のうちに文章へ反映させるからなのですが、ディープラーニングを搭載しているDeep Lであれば、自動的に文脈や行間も把握し、翻訳に反映してくれます。
現在はテキスト翻訳に限定されていますが、今後ディープラーニングの精度が高まっていけば、リアルタイムでの翻訳も可能になるでしょう。
通訳スタッフがいなくとも、一人で外国語を理解できるようになるはずです。
自動運転
自動運転は、ディープラーニングを活用した人工知能運用において、最も期待されている分野の一つです。自動運転と一言で言っても、自動車の運転には、多くのインプットと意思決定が瞬時に行われていることがわかります。
例えば、前方に障害物あるいはこれから障害となり得る物体はないか、この先の進路はどうなっているのか、あるいは危険な箇所はないかなど、改めて確認するとそのチェックポイントの多さに驚かされます。
車を運転していると疲れてしまうのは、このような情報処理を運転しながら行っているからであり、人工知能にこれを代行させるのも至難の技でした。しかし、ディープラーニングによって効率的な状況把握や意思決定が可能になったことで、自動運転の実現は一段と高まりました。
自動運転の場合、前方の様子は車載カメラによって認識します。このカメラから進行報告を把握し、障害物がないかを確認するのですが、これと運転をリンクさせて瞬時に挙動へ反映させる必要があります。
このような一瞬の判断が求められる場合においても、ディープラーニングは重要な役割を果たすことができます。
高度な意思決定
ディープラーニングは、高度な意思決定が求められる現場でも活躍するでしょう。例えば、個人の資産を預かる金融投資においても、人工知能はすでに実践的に活用されています。
ディープラーニングが優れているのは、人間並みの思考力と意思決定ができるだけでなく、主観で判断するリスクがゼロである点です。どれだけ重要な現場においても、最後の意思決定にはある程度決定権を持つものの主観や、その場の空気が判断に少なからず影響を与えます。それが良い影響をもたらすこともあれば、周りに飲まれて悪い影響を生んでしまうこともあり、過信できないのがネックです。
しかし、ディープラーニングを用いた人工知能であれば、客観的に膨大な量のデータをインプットし、そこから意思決定を行うことが可能です。特定の考え方に固執することなく、データに基づいた予測を立ててくれるため、ある意味最も公平で、後悔のない判断が行えるようになります。
現在はあくまでも意思決定をサポートするためのツールにとどまっていますが、主体的に意思決定の要となる未来も近いでしょう。
ディープラーニングの活用にGPUが必要な理由
そんなディープラーニングの飛躍的な活躍を支えているのが、GPUです。GPUといえば一般的なPCでも見かけるプロセッサーですが、GPUはディープラーニングにどのような影響を与えているのでしょうか。
GPUの本来の役割とは
まずは、GPU本来の役割から確認しておきましょう。GPUの正式名称はGraphics Processing Unitと呼ばれ、コンピューターにおけるグラフィックの描写に特化したプロセッサーです。
基本的に、コンピューターにおける計算処理はCPUと呼ばれるプロセッサーが担当します。マウスの挙動やアプリケーションの展開など、ありとあらゆる動作にCPUが関わっていますが、グラフィックに関する計算処理については別です。
グラフィックについてはGPUが専門で処理を行っており、安定した映像の出力などを行うのに役立っています。グラフィックの描写は非常に多くの計算処理が発生するため、CPU単体ではそのキャパシティを超えてしまいます。
そこで、グラフィックの計算をGPUに任せ、コンピューターにかかる負荷を軽減する設計となっているのです。動画やゲームの描写、さらには3Dグラフィックスなど、今日のコンピューティングにおいてはグラフィックの描写は非常に多くの役割をになっています。そのため、GPUの性能の良し悪しは、パソコンの性能の良し悪しに直結すると言っても過言ではないでしょう。
並列処理能力が高いから
そんなGPUを今最も重宝している分野が、ディープラーニング開発です。GPUが重宝されている理由としては、GPU独自の計算処理能力にあります。
元々、グラフィックの計算処理の負荷が大きいのは、計算が複雑だからなのではなく、単純な計算が大量に発生するからです。そのため、GPUは一度に複数の問題を計算できるよう、並列処理に特化した設計になっています。
このような並列処理は、ディープラーニングの現場においても発生します。単純な計算を高速で処理することで学習効果を高めていきますが、このニーズとGPUのパフォーマンスは非常に相性が良いのです。
GPUの性能も日々進化しているから
また、GPUは年々そのパフォーマンスを高めた最新モデルも発表されており、進化は止まることを知りません。ハードウェアの進化はソフトウェアの進化も促しますが、人工知能の発展もまた、GPUの進化とともに進んでいると言えるでしょう。
クラウドGPUを利用するメリット
ハイエンドモデルの最新GPUを活用できれば、ディープラーニングをさらに有利に進めていくことができます。しかし、ネックとなるのが、導入費用などのコストの問題です。こう言った問題を解決すべく、ぜひ活用したいのが「クラウドGPU」です。では、オンプレミス比較した際にどういったメリットがあるでしょうか？
柔軟にリソースを確保できる
クラウドGPUは、通常のオンプレミスのGPUに比べ、柔軟なリソースの確保が可能なのがメリットです。
オンプレミスの場合は必要に応じてGPUを増減するということができず、一度増設を行えばずっとそのリソースが社内に残り続けます。負担の大きな作業を継続するのであれば問題ありませんが、その増設費用を回収できるほどの業務がないのであれば、かえってコストパフォーマンスは低下してしまいます。
一方、クラウドGPUは、必要なときに必要なだけ契約して、必要がなくなれば規模を縮小できるという伸縮性を持ち合わせています。無駄のないGPU環境を常に維持できるので、無駄なコストが発生する心配もありません。
環境の整備が容易
また、クラウドGPUの場合はオンプレミスとは異なり、導入に時間を必要としないことも魅力です。クラウドはオンラインで利用するサービスなので、自社に環境を整える必要もなく、ハードを据え置くためのスペースも必要ありません。省スペースで、迅速にGPUを稼働したい場合にはおすすめの手段です。
働き方改革の推進にも便利
クラウドベースのGPU運用体制を整えることで、新しい働き方の実践にも活躍します。GPUをクラウドに移行してしまうことで、インターネット環境があればどこからでも作業できるようになります。
その結果、オフィスや一つの拠点に縛られる事なく業務が可能になるので、リモートワークの実現にも役立ってくれるでしょう。ハードウェアが損傷してしまう心配もなく、BCP対策という意味でも有効です。
まとめ
現在の人工知能開発において、ディープラーニングは非常に大きな意味を持つ技術となっています。そして、円滑なディープラーニング技術の運用を実現しているのが、GPUの存在です。
GPUの並列処理能力の高さは、ディープラーニングの世界において高く評価されています。優れたGPUをクラウドで迅速に導入し、人工知能の開発を進めていきましょう。
GPUのクラウド利用を考えている方は、当社のクラウドGPUサービス「M:CPP」を検討してみてください。
M:CPPでは、「大規模な開発を進めていく前に、一度コストを抑えてテストを行いたい」「オンプレミスのGPUの維持管理コスト負担が気になる」など、GPUの運用に関する課題を一気に解決することが可能です。大手GPUクラウドの費用負担に悩んでいる場合も、M:CPPであれば最適化とオールインワンパッケージの採用により、さらなるコスト削減を期待できます。
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