ニューラルネットワークからディープラーニングへ ③

写真撮影日：2023/11/4～7 兵庫県：原不動滝～音水渓谷～鳥取県：船上山～大山～湖上池など

写真上：「原不動滝」一帯は氷ノ山後山那岐山国定公園

　　・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

 

　偶然にも「Google検索」を使い始めたのが、やはり2000年頃でした。それまで使っていた「goo検索」に紛れ込んできたので、「これは何？ちょっと使ってみよう」というのが初印象です。

 

　社史によると「Googleは米国スタンフォード大学のラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンが、ガレージ時代を経て1998年に『Google』を創業し、2001年に日本法人を設立した」とのことで、当時はできたてホヤホヤ状態だったみたいです。それにしても米シリコンバレーの企業って、「天才はガレージからエピソード」が多いよ～。まあ米ガレージは広くて人も住めそう、いろんな機器も置けそうだけど、どこまでが事実なのかな？

 

　当初からあのレインボーカラーのロゴと検索スペースのみ、というシンプルなデザイン、時々記念日や人物などが現れる形は、基本的に変わらないです。特徴だったのは、今では当たり前となった「オートコンプリート（入力補完機能）」、つまり入力した検索ワードに反応して「よく検索されるワード群」が表示され、かなり便利でした。また検索の結果も「まとを得ている感」「知りたいことが適切に示される感」がありました。どうやら検索語ひとつで、前後をすぐ連想してくれていたみたいです。

 

　それにしても広告無しの、この検索サービスが無料（他のメールサービス、マップサービスなども）だなんて、大丈夫なの？と思ったものでしたが、後に「検索結果のランキングで広告料を得る」という新しいビジネスモデルがあるのだと知りました。やはり大きな成功の基礎・基本には、飛躍的な新しい考え方が必要です。

 

　社会的に「ググる」が流行語になったように現在でも高い利用率ですが、Google検索の使いやすさは、インターネット上にある膨大なデジタルデータの集合（いわゆるビッグデータ）から、検索言語に関連する情報を重要と思われる順に提示する仕組みがあるからです。これがニューラルネットワークのテキスト（言語、文章）基本モデルなのです。

 

　あいよっこは「知～らない街を歩いてみたい♪」初めての地域に行ってみたいので、特にお世話になっているのがアンドロイドスマホの「グーグルマップとナビ」です。カーナビに比べて、最新の道路情報、渋滞情報、コロナで変わった施設情報などがかなり正確で、画面がわかりやすいカーナビとスマホナビの二刀流が手放せないのです。これもネット上のビッグデータ収集システムさん、ありがとうです。

　前回「明日アップします」と言ったのに、やっぱ遅くなった～！写真に手間取り…（いいわけ）　　　次は仕組みについて

 

写真上：宍粟市内にある「最上山公園のもみじ山」

赤いもみじが多く、最盛期には燃えるような赤に染まる

写真上下：原不動滝　男滝と女滝が落差88mを三段に分かれて滑り落ちる

で滝の周囲はブナ・もみじの原生林

 

写真上：グーグルレンズで名前不明　紅葉の中ひっそりと落ち着く雰囲気だ～

ニューラルネットワークからディープラーニングへ ②

写真撮影日：2023/8/3～7  群馬県　横手山～草津白根山～我妻峡（あがつまきょう）など

写真上：吹割（ふきわれ）の滝

　吹割渓谷は約1万年前～片品川と粟原川の合流地点に形成され、名前の由来

　は、両岸から流れ落ちた水が、滝つぼから吹き上げる景観から。

　　　・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

「ロシア軍のウクライナ侵攻　早く停戦に！　⑲　」はチャットGPTに関する内容なので、「章立て」を変えて「ニューラルネットワークからディープラーニングへ　①　」に変更します。

　　　・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

　さて1950年代から始まった第1次AIブームは、「フレーム問題・トロッコ問題」といった矛盾やジレンマの提起により1960～70年代下火になりました。

 

　次に1980～1990年代、ソニーのロボット・アイボなどに代表される第2次AIブームが起きました。「AIに専門家の知識を与えて、現実の難問に対応させよう」としましたが、専門的知識が大量になるとやはり矛盾が出て、一貫性がなくなるなど、適した反応や回答が難しくなりました。

 

　現在は2000年頃からの第3次AIブームです。大きく異なるのはインターネット上にあるビッグデータを入力し、「ニューラルネットワーク」というアルゴリズム（算法：正解を引き出すための一定の手続きあるいは思考方法）で選択・判断させるシステムが登場したことです。

 

　ビッグデータでは社会に在る多種多様なカテゴリーから、大量のテキスト・画像・動画・音声データ…を収集することで、個人的な条件、たとえば人種・性別・年代・教育・宗教…という区別をする必要が無くなります。（でも実際には若年層に偏る傾向などがあるでしょうね）　また多数意見・考え方を反映している「集合知（集合的知識）」を使うことで、これまで提起されたジレンマを、より解消しようとしています。

 

　最初にこの意味を納得した時、「すごっ！こんな解決方法があったんだ」と驚きでした。古来人々はまず自分自身の内部を見つめて、思索し、次に普遍性ある「哲学・心理学…」などの学問に展開してきました。それに対してニューラルネットシステムでは、大量のビッグデータ・集合知を入力することで、外から人間の内部に迫り、普遍的な学問を得ることになるのかな？つまり人間は新しい別の視点を持つことになるのかなあ？

 

　実はあいよっこが最初に「ニューラルネットワーク」について知ったのは、やはり2000年頃で、（旧）大阪女子大学・認知心理学・牧岡省吾先生の授業でした。そのころ私は、まだまだPCのシステムはもちろん、操作さえおぼつかない状態です。授業中の全く知らないことばや理解できない図表・イラストなどに「はあ～？どういう意味？」というチンプンカンプン緊急事態でした～！！

 

　それでも昨今のメディア報道やネット情報を見聞きして「ああ、聞いたことがある、こういうことだったのね」とちょっとだけ理解できます。若い人たちが「勉強に何の意味があるんだろう？」と悩むこともあるでしょうが、どんな形であれ、どのような場所であれ、学ぶことは決して無駄ではないですよ。いっぱい見て、聞いて、知って、体験することが自分を形成するはず。

話がそれたかな？

 

＊＊＊　明日に続く　＊＊＊

写真上：広い千畳敷から深い谷が落ち込み、切り立った崖が数十メートル続く。とても珍しい滝の形です。

 

写真上下：白っぽい巨岩・奇岩は美しい水の色との相性グッド！

写真下：背中が語る「怖い！でも見たい！」