2019年のAI振り返り

コーンフレークが食べたくなる今日この頃。
今年も残すところあとわずかとなりました。あっという間でしたね!

さて、今年一年AI分野で多くのニュースがありました。弊社のオフィスでは新聞を取っているのですが、2日に1回は新聞の1面にAI関連の記事が載っていた感じです。

2019年のAIを振り返っていきましょう。

自然言語処理

今年は特に自然言語処理領域の発展が目立ちました。自然言語処理とは「私たち人間が日常書いたり話したりしている言語をコンピュータに処理させる」技術を表します。

例えば
「こーんふれーくがねたりない」
この文は
①コーンフレークが寝足りない
②コーンフレークがね、足りない
の2つの解釈ができます。

人間であれば「コーンフレークは寝ない」と考えるので①ではなく②を選ぶでしょう。ただ、機械はどちらを選んで良いかわかりません。このような自然言語の曖昧さを解消させる技術が発展してきています。

www.itmedia.co.jp

のようにAIが人間の読解力に近づいています。(いや超えていますね...)

また、Googleは2019年10月25日に最新の自然言語処理技術「BERT」を検索エンジンに採用したと発表しました。「BERT」は文脈を理解することができます。

www.blog.google

こちらのGoogleブログに以下のサンプルがあります。

2019 brazil traveler to usa need a visa.

訳は「2019年ブラジル人がアメリカに旅行に行く時ビザは必要か」(ブラジル人→アメリカ)になりますが、以前のGoogleは「to」(→)を理解できず、逆の意味「2019年アメリカ人がブラジルに旅行に行く時ビザは必要か」(アメリカ人→ブラジル)と認識していました。

それが「BERT」を導入することで文脈を正しく理解するようになっています。その結果、これまで文脈を理解されず、検索結果で上位に表示されなかったページが、正しく認識され表示されるようにもなります。(日本の検索エンジンにはまだ導入されていないようです)

ちなみに「自然言語処理」は、弊社Uri&Yuki漫才コンビ「下北ラヴァーズ」でもネタに取り込んでいます。来年の進化に期待です。

画像処理

2019年は画像認識より画像生成の技術が話題になりました。特にディープラーニング技術を応用した「GAN(敵対的生成ネットワーク)」というモデルが注目されました。

GANの仕組みは、美術品の贋作者と鑑定士の関係に例えられます。

贋作者の「Generator」と、贋作を見破ろうとする鑑定士の「Discriminator」という2種類のネットワークから構成されています。Generator(贋作者)は本物にできるだけ近い贋作を作り出し、その贋作をDiscriminator(鑑定士)は見破ります。Discriminator(鑑定士)の見破る能力が上がってくると、Generator(贋作者)もより質の高い贋作を作ります。するとDiscriminator(鑑定士)もまたまた能力を上げて... というのを繰り返し、最終的に本物そっくりのものが作られて
スーパー鑑定士:「これは間違いなく本物です。大切になさってくださいね。」
となるのがGANの仕組みです。

このGANを利用して、実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換ができます。

ウマがリアルタイムでシマウマに変換されます、 これは2つのデータソース間の変換を学習するCycleGANという技術を利用しています。

本物そっくりですね。このような偽造動画はディープフェイクと呼ばれます。 GANによってますますディープフェイクの技術は向上しており、社会問題にもなってきています。

www.kaggle.com

のようにディープフェイク検出がkaggleのコンペにもなっています。
来年は弊社AIチームもkaggleチャレンジ予定です。

AIのツール化

2019年はAI領域ではGUIツールがさらに広まった一年でした。今までは、機械学習モデルを構築したり、データ分析をする場合、プログラミング言語、数学など専門的知識が必要でした。GUIツールでは、プログラミングの記述が不要で、画面操作のみで容易に実行できます。その結果、モデル構築から検証までのスピード・サイクルを早めることもできます。

・サーバー・クラウド 不要!
・専門知識・プログラミング 不要!
・位置設定 不要!
のような、映像を撮影するだけで利用できるAI外観検査ツールも出てきました。

しかし、AI構築が全てツールだけで完結できるわけではありません。解決する課題を見極めたり、必要なデータを収集したり、AI構築するためのリソースはまだとても多いです。

最後に

AI関連の技術のアップデートはとても早く、数年前のものでも古典的な技術になったりします。AI業界で活躍するためには勉強し続けることが大事です。来年もナレッジの蓄積と共有を積極的に行っていきます。

みなさま、良いお年をお迎えください!

株式会社ブリスウェル