話題すらそもそも今更ですが、
深層学習（ディープラーニング）、機械学習（マシンラーニング）って何？AIってなんだ？
という詳しくない方向けに説明をしてみたいと思います。
ちなみに私もAIは専門であはりません。
始めにAIありき
結局のところ、ディープラーニングも機械学習もぜんぶひっくるめて、AI（Artificial Intelligence）人工知能と呼ばれるものに含まれます。
では、人工知能とは何かといえば、厳密な定義は難しいそうです。
簡単に言うと、コンピュータを使って、学習や判断など、人間の知能を人工的に実現したものという感じです。
身近なAIとしては、Siriによる音声認識や、スパムメール判断などがそれにあたります。
AIの最終系としては、ドラえもんみたいな自立して自分で考え、人間のように学習していく頭脳ですね。
なんでいまブームなの？
近年はまたAIブームになってきており、これは実に3回目のブームなのだそうです。
ではなぜ今またブームなのかというと、「ビッグデータ」と「計算能力の向上」などが引き金になっています。
twitterみたいなSNSだと、人間がどういう場合にどういう発言をするのかなどの膨大なデータがあります。
こういうものは、今までになかった大量のデータなので、このいわゆるビックデータをAIに活用できます。
また、コンピュータの計算能力も大幅に向上しているため3度目のブームとなりました。
判断材料のデータと処理出来る計算能力が、良い感じになってきたのでブームになったと思って下さい！
ドラえもん VS ルンバ
今のところ大きく分けてAIには特化型と汎用型があります。
汎用型というのは、ほぼ人間と同じような知能の処理が出来るものをさします。
日本人の誰もが知る汎用型AIといえば、ドラえもんですね。アメリカではC3POでしょうか。
外見はロボット工学の分野なのでなんでもいいのですが、知能の部分としての汎用型ということです。
これは残念ながらまだまだ困難です。ハードウェアもソフトウェアも課題が盛り沢山です。
特化型というのは、何かの処理に特化しているものをさします。
囲碁のゲームの対戦だったり、車の運転だったり、音声で色々やってくれるスマートスピーカーだったり。
この特化型が今のところ実現出来ているAIですね。
特化型の掃除機マシンであるルンバは掃除をしてくれますが、汎用型のドラえもんも掃除は出来ます。が彼はもっと色々出来ますよね。
機械学習と深層学習とは
最近のAIのお話では必ず出てくる、機械学習と深層学習、マシンラーニングとかディープラーニングとかカタカナでも使われてますが。これは一体なんでしょうか。
いずれもニューラルネットワークという人間の脳神経の構造ににたネットワークをベースに使う学習方法ですが、大きな特徴として、機械学習は人間が特徴を定義し、深層学習では、機械が自動的に特徴を見つけるということがあります。
機械学習
いろいろなパターン（特徴）を人間が覚え込ませていくものです。
例えば、スパムメール判断などで、どういったメールをスパムメールとするかを最初に人間が特徴を教えてあげます。タイトルだったり内容だったりなど。
※ 機械学習は、教師あり、教師なし、強化学習などさらに3つに分類されますが、今回は省略。
深層学習
機械学習からさらに発展し、一番面倒だった「パターン」を自分で見つけて覚えていく学習方法です。
ニューラルネットワークの層がいくつもの深い層になっているため、深層学習と呼ばれます。
例えば顔認識などでは、人間の顔かどうかを判断するとして、私たちは本物の人間の顔と、人形の顔との区別は付くけれど、特徴を具体的に話せと言われても難しいですよね。それを深層学習を使ったコンピュータが特徴を細かく定義してくれます。
まとめ
ということで、深層学習だと色々と応用できて夢がひろがりんぐなのです。
今までは、人間が裏側で無理矢理頑張ってデータを作ったり判断材料をインプットしてあげていたのが、これからは深層学習によって自動的に賢くなっていくので、いずれブレイクスルーを迎えるかも知れません。
ほぼ心を持っているようにしか見えない振る舞いをするAIぐらいは出来るようになるかも？
参考
もっとちゃんと詳しく知りたい方はこちらを。
Nvidia社のブログです。
https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/
Nvidiaは半導体メーカーとして、グラフィック処理なんかを目的とする「GPU」というものを作っています。
ディープラーニングに使われる頭脳の部分として、そのGPUが使われたりするのです。
同社のアーキテクチャ（基本設計）がディープラーニングに適していたので、最近ではAI分野で業績が上がっています。
