AIに使われるパターン認識を徹底解説！機械学習やアルゴリズムとの関係性も解説します！

そもそもパターン認識って何？

 

画像や音声など使ってほしい情報を見つけること

 

なにか探しものをしているとき、皆さんはどうやって探し出して見つけますか。探しているものの形であったり、色であったりなど、探しているものの特徴を元に探しものを見つけるはずです。

特徴を元にほしいものを探して見つけるという行動のことを、パターン認識といいます。

現在私達の生活を支えているAIの多くは、パターン認識ができるタイプのAIが多いです。普段実感することは少なくても何気ない行動の中で、パターン認識に助けられていることは多くあります。

 

人間はごく自然に行っている

 

例えば、待ち合わせ場所で友人を探しているとします。当然ながら待ち合わせ場所には友人以外にも多くの人がいます。人混みの中から友人を見つけ出すためには、様々な判断材料が必要になります。

探している友人の顔や髪型などの視覚で捉える身体的特徴、そして友人の声など耳で捉える身体的情報などを駆使して友人を探し出します。

このようにパターン認識というのは、論理的な情報を元に探すのではなく、画像や音声を用いて探し出すのが特徴です。現在はAIでも当たり前のようにパターン認識を行っていますが、AIが誕生する遥か前から、人間が普段の生活で当たり前のように行ってきています。

 

 

 

パターン認識と機械学習の関係

 

機械学習とは？

 

機械学習というとかなり複雑な言葉のように聞こえますが、実はシンプルなものです。

人間というのは生まれた瞬間からすべてを知っているわけではありません。親から言葉などを学び、そして学校で勉強することによって知識が蓄えられます。人間に覚えてほしいことを教えるように、コンピュータにも覚えてほしいことを教えます。

そして学習したことをきっかけにより多くの情報を得たり、学習したことをきっかけに様々な決定を下します。親などから教わった言葉をもとにより複雑な情報を覚えたり、何をしてほしいかなどの意思を伝えたりします。

コンピュータも同様に学習した情報をもとに新たな情報を取り入れたり、最善案を考えて提案します。

機械学習というのは、人間が当たり前のように行ってきたことを機械にも行わせることなのです。

 

パターン認識との関係性は？

 

では機械学習とパターン認識は、どのような関係があるのでしょうか。

機械学習は元々、機械に数字や記号を覚えさせることがきっかけで始まりました。様々な研究によって数字や記号を元に情報を覚え、そして数字や記号をもとにどのように対処すべきかを提案するまでに成長しました。しかしあくまでこれは論理的なことであり、すべての情報が論理的に処理できるわけではありません。

情報はときには数式や記号では表せないこともあります。人間の顔や建造物などはまさに論理的に処理できないものです。そこで活躍するのがパターン認識です。

パターン認識と機械学習を組み合わせることで、論理的には処理できない人間の顔などの物体も学習させることができました。これにより論理的な処理の他に、パターン認識による処理も可能となり、結果的に機械学習の幅が大きく広がりました。そしてAIも進化したのです。

 

 

 

パターン認識とアルゴリズムの関係性を見てみよう

 

アルゴリズムってどういうもの？

 

機械学習はもちろん、コンピュータを動かすにはアルゴリズムというものが必要になります。

比較的身近なものでわかりやすい例としては、アキネーターが良い例です。様々な質問に対して、「はい」か「いいえ」で答えて正解を出すという流れは、まさしくアルゴリズムです。

コンピュータはもちろん、Webサイト内のプログラムも全てアルゴリズムを元に動いています。入力された数値などを記憶するために様々な設問が用意されており、各設問に対して「はい」か「いいえ」で答えていくことによって情報が記憶されます。

同様にほしい情報を出すには、用意されている設問に答えていくことによってほしい情報が手に入ります。アルゴリズムというのは、問題に対する正解を正しく出すための道なのです。その道があるからこそ、コンピュータやプログラムは正常に動くのです。

 

アルゴリズムとパターン認識

 

アルゴリズムと言っても、種類は様々あります。

基本的に一つのプログラムには必ず一つのアルゴリズムが設定されています。機械学習においても、記号や数字などを覚えるためのアルゴリズムが作られたからこそ実現しました。

パターン認識も同じです。人間の顔や歴史的建造物などの画像や音声を機械に覚えさせるためのアルゴリズムができたからこそ、機械学習でパターン認識を取り入れることができました。

AIやパターン認識、そして元となる機械学習が進歩するにはアルゴリズムは非常に重要な存在なのです。

 

まずはキャリアの相談をしてみる

 

 

パターン認識によってAIはなぜ進化したのか

 

パターン認識と機械学習、そしてアルゴリズムの3つについてここまで解説しました。

ここからはなぜパターン認識によってAIが進化したのか、そしてAIのパターン認識がどのように使われているか解説します。

 

機械の進化とビッグデータによる複雑化が背景に

 

AIというのは、元々は機械学習によって生まれたものです。

そして機械学習の最終的な目的は、コンピュータが人間と同じように考えて行動することでした。当時はコンピュータの性能があまり高くなかったため、機械学習で思ったような成果は得られませんでした。しかし2000年代に入ると急速にコンピュータなどの機械の進化が進み、結果的に機械学習にもパターン認識を取り入れることに成功しました。

この成功こそが、AIが進歩した瞬間でもあります。

そして機械の進化とともに、データ自体も進化しました。今までは数字や記号、文字が基本でしたが、機械の進歩により画像や音声、さらには指紋などもデータとして残すことができるようになりました。

複雑な情報を記憶できるのであれば、データを活かした処理も行えるという考えから、AIや機械学習はさらなる進化を遂げるのです。

 

より総合的な予測や識別が可能に

 

パターン認識によって指紋や顔などを認識できるようになり、さらに情報を元に適切な処理ができるようになったということは総合的な予測や識別を可能としたことになります。例えば機械や人の異常を予知する場合、今までは論理的な情報からの判断しかできませんでした。しかしパターン認識によって、音などで予測し判断することも可能になりました。

また、防犯カメラ映像からの犯人特定は人間が行うことが主流でした。ですが、AIを使用して顔判別ができるようになったことで、予め犯人の顔写真さえ記憶させておけば犯人を見つけ出してもらうことも可能になります。

パターン認識の導入によって、論理的な情報だけでは判別できなかったこともできるようになり、結果的により正確な識別や予測を可能にしているのです。

 

 

 

パターン認識により進化したAIの活躍

 

 

安全装備による事故防止

 

現在では多くの自動車に導入されている安全装備。バックミラーの近くに取り付けられたセンサーやカメラを駆使して前方の車を確認し、危険を察知したら自動でブレーキをかけるという安全装備は、今やほとんどの車に標準装備されています。

自動ブレーキもAIが進化したからこそ可能になりました。

パターン認識の技術によって前方の車との距離と自車の速度を計算し、現速度でぶつかってしまわないかを判断して自動ブレーキをかけます。安全のための技術は、AIがあるからこそできることです。

 

顔認識による鮮明な画像の撮影

 

スマートフォンなどで写真を撮影するとき、顔の大きさを認識して四角い枠が変形するのを見たことがあるのではないでしょうか。顔が認識された状態で撮影をすると、顔がくっきりと写った写真を撮影することができます。この技術にもAIのパターン認識が使われています。

予めパターン認識で顔を記憶させていくことで自動をフォーカス調整してくれて、より鮮明な写真を撮影してくれます。

 

 

パターン認識なくしてAIの進化なし

 

今回はAIの世界において必ず出てくるパターン認識と、機械学習やアルゴリズムとの関係性について解説しました。

 

機械学習の最終目的と合致したからこそ実現

 

AIを活用した技術は身近なところで私達の生活を支えてくれています。

そしてそのような活躍ができるのは、パターン認識の技術が成立したからこそ実現しています。そのパターン認識も、機械学習の最終目的と合致していなければ、実現することはありませんでした。

さらにはパターン認識と機械学習の組み合わせが誕生したとしても、実現するためにはアルゴリズムが欠かせません。いくら機械学習にパターン認識を取り入れたとしても、アルゴリズムがなければ機能させることは難しいという関係にあります。

 

 

まとめ

 

 

パターン認識と機械学習、それぞれ異なる技術や方法の融合とそれらを結びつけたアルゴリズムの関係があったからこそ、現在のAIがあるのです。一見何の関係性もないように聞こえるこの3つですが、実は今のAIにおいてはこの3つの要素は欠けてはならない存在なのです。

もしも機械学習の研究が行き詰まったままで止まっていたり、アルゴリズムが作られなかった場合、今のような便利な社会というのは形成されていません。今日のAIというのは、それらが奇跡的に合致し誕生したことによって成り立っているのです。

 

まずはキャリアの相談をしてみる