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人工知能の基本がわかる本「マッチ箱の脳(AI) (森川 幸人 著)」(3つのAIモデル)  

マッチ箱のAI

人工知能の基本的な原理について、素人にもわかりやすく書かれた良書。

有名なAIモデルである「遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)」、「ニューラルネットワーク(Neural Network)」、「エキスパートシステム」(本書の中ではAI御三家と記載されている)の概要がイメージしやすい具体例とともに説明されています。

今回は、これら3つのモデルについてまとめます。


「遺伝的アルゴリズム(GA)」について・・・

GAは、ダーウィンの進化論をモチーフとしたAIです。

ダーウィンの進化論を非常に乱暴に説明してしまえば、だいたいこういうことになります。
「地球には、いろいろな個体がいる。そして環境に応じて、より優秀な個体だけが子孫を残すことができ、劣等な個体は淘汰される。また、残った個体は突然変異を起こす場合があって、前の世代より優秀な個体になることもある。もちろん逆の場合もある。こうしたことを繰り返して、我々は進化してきた」
この優秀な個体=良い解答と見立て、進化の手法を用いて解答を見つけ出そうというのがGAです。

GAが最も得意とするのは、「いろいろ考えられる答えの中から、最も良い答えを見つけ出す」ことです。

GAは以上に説明したように、 (1)各個体の成績を出す (2)成績によって、親となる個体、淘汰される個体を選ぶ (3)親となった遺伝子を交叉、突然変異させて、新しい個体(子)を作る を、繰り返します。

選出方法には、エリート戦略と呼ばれる、成績が一番良い個体が生き残り、最も成績が悪い個体が淘汰されるという方法や、ルーレット戦略と呼ばれる、成績に応じた確率で選ばれるものなどがあります。
ルーレット戦略の名の由来ですが、宝くじの当選番号を決めるときにルーレットの的に矢を射ち込み、そこに書かれた数字を選ぶようなイメージからきています。また、ルーレット→カジノ→カジノの本場→モンテカルロということから「モンテカルロ方式」などとも呼ばれます。


「ニューラルネットワーク(NN)」について・・・

ニューラルネットワークモデル(以後、Neural Network Model=NNと呼ぶ)は、我々人間や動物の脳の構造と働きをモデルとしたAIです。
このモデルは、まず我々が先生となって、例題とそれに対する模範解答を用意しておき、NNに教えてやります。すると、その後は教えたことはもちろん、教えていないことについても、自分で判断したり推理できるようになっていく、という特技を持ったAIです。

脳細胞は、他の脳細胞から受け取った電気信号の量がある一定以上だと興奮します。それ以下だと興奮しません。どのくらいの量を受け取ったら興奮するかは、細胞ごとに違います。
【シナプスの前と後で同時に神経細胞が興奮するとき、そのシナプス効率は強化される】これを一般にヘッブ則と呼びます。これをモデル化したものがニューラルネットワークです。

何かしらの情報をインプットしてやると、その情報から推理して、予測や判断を出してくれる。そういうことが得意なAIが、NNなんです。
覚えたことを思い出すだけでなく、知らないことに対しても過去の経験(勉強)を生かしてうまく推理をする。そういうことができるのがNNの特徴です。


「エキスパートシステム」について・・・

NN(ニューラルネットワーク)が、「脳」をモデルにしたAI、GA(遺伝的アルゴリズム)が「進化」をモデルにしたAIとするならば、このエキスパートシステムは我々の「考え方」をモデルにしたAIという言い方ができるかもしれません。

「IF THEN ELSE」これはプログラムでよく使われる命令文です。例えば、「IF<信号が青>THEN<進みなさい>ELSE<止まりなさい>」という感じで使います。これは「もし<信号が青>ならば<進みなさい>そうでなければ<止まりなさい>」という意味です。
我々の判断や予測は、結構こうした形で書けることが多いようです。エキスパートシステムの考え方は、この構文を利用して、「もし、状況がこうなら、こうしなさい。そうじゃなければこうしなさい」など、予想される問題について対処法をあらかじめたくさん用意しておくというものです。専門分野の知識を利用することが多いことから、エキスパート=専門家のシステムと呼ばれています。

他のAIと異なり、エキスパートシステムは自分で学習するというシステムはありません。あらかじめ専門家たちが、考え得るだけの「場合」とそれに対する「対処方法」や「判断」「予測」を用意しておきます。エキスパートシステムは、ユーザーの求めがその「場合」に当てはまるかだけを判断し、それに該当する判断や予想をするのみです。

(2015年5月1日)





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