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小回りの利くAI! DBTとは?

いま、あなたはどんなきっかけや思いを持って このページをご覧になっていますか?

現在研究者で、自社製品の開発にAIを活かしたいと思っているのかもしれない。 現在学生で、将来はプログラマーになりたいと思っているかもしれない。

はたまたそのどちらでもなく、単にAIに興味があって読んでいるだけかも?

いずれにしても 「AIに興味がある、または実際関わっている方々」 だと思います。

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しかし、一口に「興味があるか関わっている方」といっても、 AIへの理解の度合いや知識は人それぞれ。

エイシングが開発したAI、 DBT「Deep Binary Tree」についてご説明しますが、 人によってはもっと深く説明してほしいと思うかもしれないし、 はたまた、もっと簡単にわかりやすく教えてほしいと思うかもしれません。

どちらのご感想・ご意見もウェルカムです。 ぜひぜひ、エイシングへお寄せください。 私たちは、あなたにDBTについてご興味を持っていただきたいと願っています。

この記事が、その第一歩になることを祈りつつ。

現状のAIの難点

さて、あなたはAIについてどんな印象をお持ちですか? 普通は、ニュースで取り上げられるものが特に印象に残りますよね。

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「AIって、プロレベルの囲碁ができるアレだよね」 と思う方も多いでしょう。

しかし実際には、AIとひとくくりにしている中にもたくさんの種類があり、 それぞれに得意な仕事があります。

例えば、それこそ囲碁の対戦などで AIの存在と能力の高さを一躍世に知らしめた「Deep Learning」(以下DL)は、 大量の情報を処理することを得意とするため、 画像認識や音声認識に強いという特徴を持っています。

「大量の情報が処理できて、囲碁も強いんだから  世の中にはDLがあれば充分なんじゃないの」 と思う人も出てきそうなほど、DLの活躍ぶりは目覚ましい。

しかし、何事にも長所と短所があるもので、 DLにも短所というか、苦手なことがあります。

ひとつには、ちょっとした修正や追加。

大量の情報を処理する分、 一回学習させるとなかなか臨機応変にできなくなるのです。

例えば、一年間の日々の天気と気温を学習させて、 「この学習データを翌年以降の天気予測に使いたい」 と考えたとします。

過去何年分か遡って学習させたとしても、 もっともっと精度の良い予測をするには、 今日の天気・明日の天気・明後日の天気・・と、 お天気がわかり次第、それを学習データとして追加したいところですよね。

しかし、それはDLにはとても難しいのです。 最初から情報を入れ直さなきゃならず、すごく時間がかかります。

やや極端な喩えですが、 「2日分追加したいだけなのに20年前からやり直しかい」 となった時、あなたはどれくらい時間を割けますか?

数時間?

一日ならまだなんとか??

それくらいで終わればいいですが、 DLでは、最新のグラフィックボード搭載の立派なパソコンを用いても 1週間~1ヶ月かかってしまう学習モデルが日常的に発生しているのです!

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それだけの量の情報を学習できるのはすごいですが、 スピードも重視される昨今、ちょっと付き合っていられない長さですよね。

「大量の情報を処理できる」というのが魅力でありながら、 デメリットを生む原因にもなってしまっているという感じでしょうか。

計算コストがかかれば時間もかかるし、電気代もかかります。 現状エッジコンピューターは貧弱な計算能力が主流です。 これは電気代が多く掛かってしまう事と、パーツの高価格化を嫌った結果で、 今後一部は高性能化はされるでしょうが、全体は概ね変わらずこのままだと思います。

わかりやすく言えば、「フットワークが軽くない」というイメージです。

全く特徴の異なるAI「DBT」がある!

DLには自らの能力を大いに発揮できる分野がある。 一方で、その能力が行き届かない分野もある。 DL自体、ものすごく素晴らしいAIだと思います。 でも、だからといって何でもかんでもDLで行こう!という考えは危ない。

ここでようやくDBTの話になるのですが、 DBTはその点、非常にフットワークの軽いAIです。

以下、DBTの特長をご説明します。

1. ファイルサイズが軽量

機械制御発のAIプログラムであるDBTは、何よりとにかく軽量。 アルゴリズムファイルは数百KBです。

ガラケーでもなんとかなりそうなファイルサイズですね。 (まぁガラケーでどうにかすることはないと思いますが)

2. リアルタイム学習が得意

そしてDBTが不得意とする、 学習の追加や修正が手軽にできます。

これがDBTの最大の魅力であり、 ユーザーにも好評をいただいている点です。

リアルタイムでどんどん学習することが出来るんですね。 「20年分の天気情報に、昨日と今日の2日を追加しましょう」 といったことがサクサクとできてしまいます。

こちらのグラフをご覧ください。

addtionalLearn.png

この図はDBTがどの様にリアルタイム学習をしているかという様子です。 この例は単振動振り子を動的に学習しています。 学習数は実測データをいくつ与えたかが図になります。 DBTは常にリアルタイム学習で、どのタイミングで止めても利用出来ますし、学習完了後でも新しいデータを追加学習してより実測に近い写像に近づけれます。

3. 賢い!!

そして肝腎な「学習精度」も実証済み。

こちらをご覧ください。 0.png

これは、一番左にあるランダムな赤と青の点の配置を、 各AIがそれぞれ学習し、エリアを図化したものです。

赤いエリアに赤い点、青いエリアに青い点がそれぞれ入っている割合が、 下のパーセンテージで表されています。

一目見ただけでも「AIによってずいぶん解釈が違うんだな」 ということがお分かりになるかと思いますが、 シンプルに図化した左のDBTは、なんと正解率97.3%!!

トップ!! ※注) あまり大きな声では言えませんが、 たまたま正解率が高かった3問をお見せしています。 全部が全部トップだったわけではないのです。 「やるときはやるじゃん」と温かい目で見ていただけると嬉しいです。 この例は分類問題ですが、回帰もやれます。

4. パラメータ調整が不要

何でもかんでもDLで行こう、という考えは危ないと言いましたが、 その具体的な理由として、 DLはパラメータが非常に多いことが挙げられます。

パラメータが多いから柔軟な学習ができる、とも言えますけど、 正則化係数はどうする? 学習係数は?隠れ階層はいくつにする? 出力層の設計はどうするか? 沢山考えないといけないし、何が正しいかはトライアンドエラーで試していく事と 調整者の経験則で、人の手に委ねられます。

つまり、その辺の勘が良い人がパラメータ調整をすればいい学習ができるが、 そうじゃない人が「DLって何でもできるんでしょ~?」と データを突っ込んでもあまりいい学習にならない。 人によって精度が異なるという、残念な結果になってしまうのです。

また計算量から、仮説が正しかったかどうかも、分かるには結構な時間が掛かってしまいます。

その点、DBTはパラメータ調整が不要です。 データをどんどん吸収させれば、 どう学習して予測を立てるかの方程式が内部で勝手にでき上がります。

もちろん、データの選別や、前処理はやった方が精度が出ますが、 それ以降はDBTを全く知らない人がやっても、開発者がやっても同じ結果が出るのです。

人的要因から解放される結果を出すには、 パラーメータ調整を人の手から離すことが必須。 DBTは実測データを学習させるだけ。

AIは別世界・・ではないはず

軽量でスピードが速く、リアルタイムで追加学習ができる。 パラーメータ調整が不要で、人の手を頼らない。

今後様々な分野への導入が期待されるDBTですが、 ここまでお読みくださったあなたは、 DBTやAIについてどんな印象をお持ちになりましたか?

ちょっと待ってください。AIって本当に特異な世界ですか?

特殊な世界だと思われる要因として、 AI=万能ロボ=ドラ〇もん みたいなイメージの先行があると思います。

ドラ〇もんが現実に誕生すれば、それこそAI技術の集大成ですが、 AIとは、あれだけを指すのではありません。

むしろ私たちがやっているのは、シンプルなタスクの積み上げ。 簡易的な小さなタスクを一つ一つこなしているのです。 つまり一気にドラ〇もんを作ろうとしているのではない、ということ。

無縁だと思われがちなAIも、 近い将来、それこそドラ〇もんがやってくるよりずっと近い将来には、 各家庭の家電の一つ一つに組み込まれているはずです。

「この家の人は、帰宅したらすぐに風呂に入るんだな」 と学習すれば、帰宅に合わせて自動でお風呂を沸かしてくれるAI。

「お、部屋の中の人が増えたからもう少し冷房を強くするか」 と、人数によって温度調整を自動でやってくれるAI。

既に似たものが商品化されて、テレビのコマーシャルで流れていますよね。 あの能力が各家電に組み込まれるイメージです。

どうですか? 無縁の世界ではないですよね? むしろあなたの身近にどんどん寄り添ってくるのがAIです。

dbt.png

そんな身近で使い勝手もよく、使い手によって性能が左右されないAIを、 エイシングはこれからも開発していきたいと思っています。 あなたが手軽に手にし、試して、 「これは生活やビジネスを一歩前に進めてくれるな」 と感じて下さったら本望です。

「DBTならやってみてもいいかも」 「自社の商品との相性はどうかなぁ」 なんて思ったあなたは、近日公開予定のフリーミアム版をお試しください。

実際に触ってみれば、あなたとAI、あなたとDBTが どんなに相性がいいか、お分かりになるはずです。

詳しい資料、お問い合わせはAISing HP

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