AI活用時代にPythonで見る夢　＞　第8回　人工知能と機械学習と数学

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人工知能と機械学習

人工知能（Artificial Intelligence）という言葉が最初に使われたのは、1956年の通称ダートマス会議が最初だったというのが通説のようです。現代においても、その言葉自体が持っている未来感は色褪せていないと思うので、個人的には好きなのですが、ブームになると至る所で目にするようになるので、すこし食傷気味という感じも否めません。人工知能の研究と産業への応用は、これまで2回ほど熱狂と落胆を繰り返していて、今回は3回目のブームということになっています。3回目が刹那の熱狂で終わるのかどうかはさておき、今回のブームを支えているのは、間違いなく機械学習アルゴリズムの進歩です。自然言語で書かれた文章ですら、ある程度長いものであれば、それがどんなトピックに関するものなのかを正確に判別することが可能です。こういった予測モデルを作るには、沢山の教師データが必要です。教師データは、人手で丁寧に分類されている方がモデルの精度が上がります。また、そもそも大量のデータが無ければ話が始まりません。インターネットの出現によって、大量のデータが簡単に入手できるようになり、通信コストが低下することによって、大勢の人が大規模なデータの整理に携わるようになりました。このような側面から見ると、昨今の機械学習アルゴリズムの進化は、インターネットの出現が大きな力になっているというのは、誰しも認めるところだと思います。

機械学習と数学

世界中で親しまれている機械学習の名著Pattern Recognition and Machine Learning（PRML）は、2006年に出版された本で、英語版はリンク先から無料で閲覧可能です。この本を見るとよくわかりますが、機械学習の基本的な理論を支えているのは数学です。機械学習アルゴリズムを完全に理解したいと思ったら、もちろん数学を知る必要があります。ただ、車を運転するのに、エンジンの構造の細部まで知る必要はないのと同じで、機械学習に関わる人が皆、数学に精通する必要はないと私は思っています。そこで本コラムの以降では、人工知能ブームの今、どうして数学を学ぶ必要があるのか？また、どこまで学ぶべきなのかについて、考えて行きたいと思います。

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