【AI】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わかりやすく解説します。

AIなどについて調べると必ず出てくるパターン認識。パターン認識によって、AIが急速に進化し、多くの分野で用いられるようになりました。そのパターン認識には機械学習やアルゴリズムなども関係していきます。今回はそんなAIの進化に貢献しているパターン認識と、機械学習やアルゴリズムとの関係性をわかりやすく解説していきます。

 

そもそもパターン認識って何?

 

画像や音声などを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。この何かしらの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、このパターン認識ができるタイプのAIが多いです。あまり実感できない人も多いですが、普段何気ない行動でも、このパターン認識によって助けられていることは多くあるのです。

 

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。その中で友人を見つけるには、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の耳で捉える身体的情報などを駆使して、その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、画像や音声をそのまま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、その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るのです。

 

パターン認識と機械学習の関係

 

機械学習とは?

 

 

 

機械学習と聞くと、かなり複雑な言葉のように聞こえますが、実は意外にも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。それはコンピュータも同じです。人間に覚えてほしいことを教えるように、コンピュータに覚えてほしいことを教えるのです。

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元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などします。コンピュータも同様に、教わった情報を元に新たな情報を取り入れたり、教わった情報を元にこうするべきだと提案します。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。

 

詳しいことに関しては、当メディア内でも記事が掲載されているので、興味のある人はぜひそちらも読んでみましょう。

 

https://geekly.co.jp/column/category/cat01-it/cat01-01-gijutu/cat01-01-05-ai/

 

パターン認識との関係性は?

 

ではこの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。機械学習というのは、元々は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、そしてその数字や記号を元にどう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

情報というの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。そしてそれにより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。こちらもかなり難しい言葉のように聞こえますが、実際は至ってシンプルなものです。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、その設問に対してはいかいいえで答えていくことによって、情報が記憶されていきます。同様にほしい情報を出すには、同じように様々な設問が用意されており、その設問に答えていくことによってほしい情報が手に入るのです。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、その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たのです。

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たのです。AIやパターン認識、そしてそれらの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。

 

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は進化したのか、そしてAIのパターン認識は具体的にどのように使われているかについて解説します。

 

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。そしてその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を目的としていました。当時はコンピュータの性能がそこまで高くなかったため、機械学習において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たのです。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、データそのものも進化しました。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。そのような複雑な情報を記憶できるのであれば、それら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ったうえ、その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を元にしか判断できませんでしたが、パターン認識によって音などで予測し判断することもできるようになりました。

また、パターン認識によって顔で判別するということもできるようになりました。防犯カメラでの映像で犯人を探すときも、今までは人間が行うことが主流でしたが、パターン認識できるAIによって、予め犯人の顔写真さえ記憶させておけば、防犯カメラの映像から犯人を見つけ出すこともできるようになります。このように、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。

 

Geekly Media ライター

どーばー

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