深層学習とAI技術における5つの新興トレンドとは？連合学習、GANs、XAI・・・

　　Alice Ivey

　　2023年04月22日 22:19

　　深層学習とAI技術における5つの新興トレンドとは？連合学習、GANs、XAI・・・

　　深層学習と人工知能（AI）は急速に進化する分野であり、新しい技術が次々と登場している。この分野で最も有望な新興トレンド5つには、連合学習、GANs、XAI、強化学習、転移学習が含まれる。

　　これらの技術は、画像認識からゲームまで、機械学習のさまざまな応用を革新し、研究者や開発者にとって興味深い新たな機会を提供する。

　　連合学習（Federated Learning）

　　連合学習とは、複数のデバイスが中央サーバーにデータを共有せずに単一のモデルで協力することを可能にする機械学習の手法である。このアプローチはデータプライバシーが懸念される状況で特に有用だ。

　　例えば、グーグルは連合学習を用いて、ユーザーのプライバシーを損なわずに予測テキストキーボードの精度を向上させている。機械学習モデルは通常、中央化されたデータソースを用いて開発されるが、これにはユーザーのデータを中央サーバーと共有する必要がある。ユーザーは自分のデータが一つのサーバーに収集・保存されることに不安を感じることがあり、この戦略はプライバシー問題を引き起こすことがある。

　　連合学習は、ユーザーのデバイス上にあるデータでモデルを訓練し、データが中央サーバーに送信されることを防ぐことでこの問題を解決する。また、訓練データがユーザーのデバイス上に残るため、大量のデータを中央サーバーに送信する必要がなく、システムの計算およびストレージのニーズが減少する。

　　敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks, GANs）

　　敵対的生成ネットワークは、既存のデータに基づいて新しく現実的なデータを生成するために使用できるニューラルネットワークの一種である。例えば、GANsは人物、動物、さらには風景の現実的な画像を生成するために使用されている。

　　生成ネットワークと識別ネットワークを競い合わせることで精度を高め、ディープフェイク画像等をつくることができる。米コンピューターサイエンティストのIan J. Goodfellowが発明した機械学習のフレームワークだ。

　　説明可能なAI（Explainable AI, XAI）

　　説明可能なAIとして知られるAIのフレームワークは、機械学習モデルの透明性と理解を向上させることを目指している。XAIはAIシステムが公平で偏りのない決定を行うことを保証するので特定の産業分野における応用で重要だ。

　　例えば金融機関が機械学習アルゴリズムを使用して、ローン申請者がローンをデフォルトする可能性を予測するシナリオを考えてみる。従来のブラックボックスアルゴリズムの場合、銀行はアルゴリズムの意思決定プロセスを把握しておらず、ローン申請者に説明できないかもしれない。

　　しかし、XAIを使用すると、アルゴリズムはその選択を説明することができ、銀行はそれが不正確で差別的な情報ではなく、合理的な検討に基づいていることを確認できる。例えば、アルゴリズムは、申請者の信用スコア、収入、雇用履歴に基づいてリスクスコアを計算したことを明示するかもしれない。この透明性と説明性のレベルは、AIシステムへの信頼を高め、説明責任を改善し、最終的にはより良い意思決定につながるのに役立つ。

　　強化学習（Reinforcement Learning）

　　強化学習と呼ばれる機械学習の一種は、AIエージェントに批判やインセンティブを通じて学習させることを含む。ロボティクス、ゲーム、さらには銀行業界を含む多くのシーンでこの戦略が活用されている。例えば、囲碁で有名なDeepMindのAlphaGoはこのアプローチを使用してゲームプレイを継続的に向上させ、最終的にトップの人間の囲碁プレイヤーに勝利し、強化学習が複雑な意思決定タスクにおいて効果的であることを示した。

　　強化学習では、AIは環境と相互作用し、行動を選択し、その結果として得られる報酬（ポジティブなフィードバック）やペナルティ（ネガティブなフィードバック）を通じて学習する。AIは時間の経過とともに報酬を最大化するような行動を学習することが目標となる。学習プロセスは試行錯誤を繰り返し行うことで、最適な行動を見つけ出すことができる。

　　AlphaGoの場合、エージェントは囲碁のゲームをプレイし、自分自身や他のプレイヤーと対戦して学習した。その過程で、強化学習アルゴリズムは良い手を選択し、ゲームで勝利するための戦略を見つけ出すことができた。強化学習は、エージェントが独立して最適な行動を学習し、複雑な問題を解決する能力を向上させるため、多くの産業分野で注目されている技術だ。

　　転移学習（Transfer Learning）

　　転移学習と呼ばれる機械学習の戦略は、新しい問題に対処するために、以前に学習されたモデルを適用する方法である。新しい問題に対して利用可能なデータが少ない場合に特に役立つ。

　　例えば、研究者たちは、特定のタイプの画像（顔など）に対して開発された画像認識モデルを、異なる種類の画像（例えば、動物）に適応させるために転移学習を使用している。

　　このアプローチにより、事前学習済みモデルの学習済み特徴、重み、バイアスを新しいタスクで再利用できるため、モデルのパフォーマンスが大幅に向上し、学習に必要なデータ量が削減される。

　　例えば、ある研究者が犬の品種を識別するための画像認識モデルを開発しているとする。彼らは、大規模な画像データセット（例：ImageNet）で学習された既存のモデル（例：VGG-16、ResNet）をベースにして、犬の品種識別タスクに特化させることができる。既存のモデルは、一般的な画像特徴を抽出する能力を既に持っているため、犬の品種を認識するために必要な追加の学習が最小限で済む。

　　自然言語処理（NLP）においても、例えば感情分析タスク（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの感情をテキストから判断するタスク）で、既存の大規模な言語モデル（例：BERT、GPT）をベースにして、特定の分野（映画のレビューや商品のレビューなど）に特化した感情分析モデルを学習させることができる。これにより新しい分野に対応するために必要なデータ量や学習時間が大幅に削減される。

　　転移学習は既存の学習済みモデルを効率的に再利用することで、新しいタスクの学習にかかるコストを削減し、モデルの性能を向上させることができる強力な手法だ。