最近よく聞く「機械学習と深層学習」、賢いのはどっちか調べてみた！

私たちの身の回りにはAI（人工知能）を搭載したモノがありますが、近ごろはAI（人工知能）が学習するという話を耳にすることが増えてきました。

この時に必ず出てくるのが、機械学習とか深層学習と行ったワードです。これらの言葉の意味を詳しくは分からなくても、とにかくAI（人工知能）が学習をしてさらに賢くなっていくといったイメージを持ちますよね。

もはや人間の頭脳を越えようとしているAI（人工知能）が、さらに学習を重ね一体どこまで強くなるのか、なんだかとても期待が持てそうなお話ですが、「もうこれ以上引き離すのは止めてくれ！」と思う人もいるかもしれません。なんだか複雑ですね。。

ここでふと疑問に思うのが、機械学習や深層学習がAI（人工知能）はどんな学習でどんな効果があるのか、はたまた機械学習と深層学習はどっちが最強なのか、って思ってしまいます。

そこで今回は、機械学習と深層学習について詳しく解説をすると同時に、機械学習と深層学習は一体どっちが賢いのか、についても解説してまいります。

機械学習とは

まずは最初に機械学習について解説しましょう。

AI（人工知能）に多くのデータを入力して解析させ、規則や法則性を見出して予測や決定を行います。この時人間は、AI（人工知能）に対して学習の指針を仕方、つまり、注目すべきところを指定してあげる必要があります。

言い換えると、人間がAI（人工知能）に対して多くの経験を積ませて、判断能力をつけさせることです。大人が子供に物事を教えて経験を積ませる過程と似ていますね。

具体例として、AI（人工知能）が動物の違いを判定するための学習をさせる場面です。人間がAI（人工知能）に対して顔の違いに着目するように指定し、AI（人工知能）に多くの動物の写真を読み込ませ、様々な種類の動物の特徴を学習させます。その経験を積み重ねることによって、動物の顔の違いが判断ができるようになります。その結果AI（人工知能）は、犬、オオカミ、キツネの違いや、猫、トラ、ライオンの違いが分かるようになるのです。

はやさき

これ以外にも、降水量や株価の予測、未知のコンピューターファイルがウイルスかどうかの判定をするなど、私たちの生活にも数多く応用されています。

深層学習とは

深層学習は、機械学習よりも一歩進んだ技術で、より難しい認識や認知、判別機能をAI（人工知能）に持たせることができ、ディープラーニングとも呼ばれています。これまでの機械学習では、人間が学習の仕方を比較的細かく指示する必要があったのですが、深層学習では、AI（人工知能）自ら学習するポイントを見つけ出します。

機械学習：人間が動物の顔の違いを学習するように指示　→ 顔の違いを学習
深層学習：人間が動物の違いを学習するように指示 → 顔以外の特徴も捉え自ら学習

では、なぜAI（人工知能）が深層学習で自ら学ぶことができるのか、それはの人間の神経細胞をモデルにした設計によるものなのです。

ご存知の通り、人間の体には無数の神経細胞が走っており、その全ては脳につながっています。視覚や聴覚、触覚などの人間の五感はニューラルネットワークと言われる仕組みの中で脳に情報が伝達され、その情報は脳に記憶されます。このように脳に集められた情報は、人間の経験や知識として蓄積され、様々な判断ができるようになるのです。この仕組みを応用したのが深層学習です。

はやさき

深層学習によって、AI（人工知能）は人間と同じように学習することができるのです。

先ほどの、AI（人工知能）が動物の違いを判定する学習の話に戻ると、機械学習では、人間が「顔の違いに着目して動物の種類を分類せよ」と指示をしていましたが、深層学習では「動物の種類を判定せよ」と指示するだけで、自動的に顔の違い、足の違い、しっぽの違い、そして鳴き声の違いなど様々な要素をそれぞれ解析して動物の種類を分類するのです。まるで人間が判断をしているような動きですね。

このように、深層学習は機械学習を発展させたもので、さらに高度な学習ができるようになります。もうすでにお分かりだとは思いますが、機械学習と深層学習はどっちが賢いかと言いますと、もちろん深層学習です。ただし、両者の関係は全く別のものではなく、機械学習の延長線上に深層学習があるという考え方です。