前回のTED Talks特集記事では、AIが私たちの将来にどう影響するか、悲観派、楽観派、共存派の視点で紹介しました。
今回は様々な分野で機械学習が取り入られている中から、画像分類に的を絞り、見てみたいと思います。機械が画像をどのように認識し、そして画像分類機能がもたらす私たちへの変化は？機械がアウトプットするちょっとユニークな結果もありとても興味深いです。
参考：https://www.ted.com/
機械がクリエイティブに？
How computers are learning to be creative / Blaise Agüera y Arcas
ミケランジェロが石の塊の中に彫像を見たように、機械も石の塊の中に何かを見つけるのか。
ニューラルネットワークの仕組みについて鳥の写真をコンピュータが鳥と認識するまでの過程、動物の画像の中にさらに別の動物を認識する様子を公開・解説しています。数学的解説もあり、一般の人にもわかりやすく解説しており、ニューラルネットワークが学習の結果生成した、とてもユニークな動物の画像も出てきます。
ニューラルネットワーク、画像分類に興味のある方は必見です。
10年前は不可能と言われた、犬と猫の画像分類は今や99%の確率で可能だそうです。
このトークでは、犬や猫だけでなく、様々な種類の動物、動くものをリアルタイムで検知し、その動きのスピードに付いてくることができるというのを実演しています。どのようにしてそれを可能にしたのか、必見です。
Avintonのエンジニアも開発した犬の画像から犬種を特定するDog Face Classificasionも同類の機能を持つアプリケーションです。ぜひお試しください。
機械が自動的に学習し画像分類ができるようになった。さてその次は？
このトークではコンピュータが写真を見て状況を判断し、音声で写真を表現しています。しかも「ベッドに横たわる猫」というように、しっかりとした文章で。
機械学習を用いた画像分類機能をさらに発展させ、音声でアウトプットさせる。ビッグデータを用い、ニューラルネットワークで機械に学習させ、それを可能に。今だ改善点はたくさんあるものの、将来、人間と機械が助け合い、共存できるように、Fei Fei Liのチームが取り組んでいる研究を紹介しています。
まとめ
機械学習の進歩に対する、私たちへの影響は、良し悪し含め様々な意見がありますが、今回紹介したように、画像分類機能がますます発展していくことで、私たちを危険から守ったり、生活・仕事をより快適に、より効果的にしてくれるのではないでしょうか。
10年前には不可能と言われた技術が、当時の予測をはるかに超えるスピード・質で可能になっています。技術進歩が著しい今日では、技術者も日々継続してスキルを習得していかなければいけません。
Avintonジャパンが提供するAvintonアカデミーでは、データから導き出した、その時または今後需要が高くなる言語、スキルをエンジニア本人の希望、適正に合わせて教育しています。機械学習を学べるコンテンツ（機械学習を用いた画像分類）もありますのでぜひ挑戦してみてください。
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