こんにちわ。
香川県高松市の㈲生道道路建設です。
本記事では、AIの基本について説明します。
AIの基本について
機械学習には以下の３つの学習方式がある。
① 教師なし学習
② 教師あり学習
③ 強化学習
教師なし学習
教師なし学習は、正解のない大量のデータをコンピューターに学習させ、データの傾向や規則性などを抽出する方式である。
２０１２年に米グーグルが、猫を認識するAIを発表した。
一千万枚の画像を用いたディープランニングの結果、AIが猫を認識できるようになったとして、当時話題となった。
教師あり学習
教師あり学習は、正解付きの教師データを用いる方式である。
コンクリートの画像から、その健全性を診断するAIを教師あり学習で作る場合、画像と専門家による診断結果をセットにした教師データを用意して学習させる必要がある。
教師なし学習と比較すると、データ数は少なく済むものの、正解付きのデータを揃える労力が大きい。
強化学習
強化学習は、機械学習の学習方式の１つである。
コンピューターに自ら試行錯誤させながら、より良い方法を学ばせるのが特徴である。
具体的には、コンピューターが取った行動の結果を評価し、報酬を与える。
コンピューターは、より高い報酬を得るためにどう行動すればよいかを学んでいく。
強化学習の事例として、ブロック崩しやスペースインベーダーなどのゲームを学ばせたところ、半分以上のゲームで人間を上回る得点をだした。
囲碁AIの『ALOHAGO（アルファ碁）』も強化学習を取り入れた事例である。
アルファ碁は、２０１６年に世界トップクラスの囲碁棋士に勝ったとして話題となった。
教科学習は、ゲームだけでなくロボット制御にも適用できるため、重機の自動運転に必要な制御アルゴリズムの作成や改善に生かせる。
以上です。
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