ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、入力を受け取る層、計算を重ねる中間の層、結果を出す層からなります。層と層の間のつながりには「重み」と呼ばれる数値があり、学習では、正しい答えに近づくように重みを少しずつ調整します。中間の層を何層にも重ねたものがディープラーニングです。

画像・音声・文章のように、人が規則を書き出しにくいデータから特徴をつかむのに向いています。画像認識や音声認識、翻訳、生成AIなど、いま広く使われているAIの多くが、ニューラルネットワークを使っています。

「脳を手本にした」といっても、人の脳と同じように考えるわけではありません。大量の数値の計算で入力と出力の関係を表したもので、なぜその答えになったのかを人が読み取りにくい点が課題とされています。判断の理由の説明が求められる業務では、使い方に工夫が要ります。