少し前から AI 界隈でトレンドになっている、GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）という技術とその可能性に注目しています。
いわゆる「教師なし学習」についての研究内容です。
今の AI 開発は、「教師あり学習」（大量の学習データによる AI のチューニング）が必須となっていて、それが AI やチャットボットの導入における障壁になるケースがあります。
そういった事象を解決できる技術として、GAN に注目が集まっています。
GANは、「ディープラーニング(Deep Learning)」という本の著者でもあるイアン・グッドフェロー(Ian Goodfellow)氏が考案したモデルで、いわゆる「教師なし学習(unsupervised learning)」である。
GANにはそれぞれ、ジェネレーター（generator）とディスクリミネイター（discriminator）という２つのネットワークが登場する。ジェネレーターは本物と同じような内容を作り出そうとする一方、ディスクリミネイターはレプリカか本物なのかを識別する役割を担っている。
GANではこのように、ジェネレーターとディスクリミネイターの学習が互いに進んでいく。最終的には、ジェネレーターが「教師あり学習」で使われるような訓練データと同じようなデータを生成できるようになると期待されている。
もちろん、データ自体の精度だったり、2つのネットワークの判断精度、今のビッグデータの代替が果たしてできるようになるのか、という様々な課題は残ります。
しかし、近い将来、大きく AI 開発に貢献するような技術になってくるのではと思っています。
こちらも併せてどうぞ。
イアンさんのツイッターアカウントはこちら。
Ian Goodfellow (@goodfellow_ian) | Twitter
------------------------------------------------------------------------
