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【AI】認識解析を活用したスマホアプリ

AIを活用したスマホアプリを挙げてみました。

ついでにDeepLearningについて少し深堀し、ディープフェイクという技術にも触れてみます。

この記事で解決できること

  • AIを活用したスマホアプリを知ることが出来る。

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AIの認識解析を活用したサービス

①AIの認識解析を活用したサービスとは?

AIというとAlphaGo(囲碁コンピュータ)みたいなやつを想像するかもですが、もっとシンプルに画像とか音声の単純なパターンマッチングも含めたAIを活用した無料のスマホサービスをピックアップしてみました。

①画像で画像を検索する

Google画像検索。ようやく最近使いこなせるようになりました。詳細はいろいろなページで紹介されてるので割愛。

②マイクで取り込んだ音楽を検索する

Shazam。街で流れてる音楽をマイクで拾うと、アーティスト名、曲名が出てきます。結構、結構マニアックな曲も調べることができてびっくりします。

 

③画像で植物を検索する

PlantNet。いくつか調べてみましたが、ヒット率はイマイチ。でも私自身すごく欲しかったサービスなので、今後も応援します。

Macrophyll(大葉、シソ)を調べたが、Galinsoga(コゴメギク)がヒット。

④会話する

Googleアシスタント。言わずと知れたOKグーグルですね。なんとなく気はずかしくて人前では使ってませんが、たまに話しかけてます。意外と便利ですよね。

AIは鍛えてナンボ。ユーザに使われてデータが増えていけば検索精度も上がっていくと信じてます。AIって面白いですね。

DeepLearningについて

DeepLearningをもう少し深く知ってみたいと思いました。

①AI(人口知能:Artifical Intelligence)

こまったときはWikipedia。人工知能(Wikipedia)を参照。う~ん…。なかなか奥深い。技術的な話だけでなく、差別人工知能が人間のプロファイルを判断し優劣を決めること。人種差別などにつながりかねない)、軍事利用ミサイルを自動で発射する装置など。人間の判断を介さずに機械が殺傷行為をすることの是非)、悪用ハッキング、ボットによる自動投稿、なりすまし)、哲学・宗教完全な判断をするAIを神として従った方が人間は幸せになれるという考え方)、SF2001年宇宙の旅のHAL9000)などなど多岐にわたる議論がされています。…が、結局よくわからないので、次に機械学習とかDeepLearningを学ぶ前に知っておくべき基礎の基礎を読んでみました。AIと機械学習とDeepLearningはこんな関係にあるようです。

②AIの定義

AIは「人間が行っている知的作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム」であり例えばこんなことが出来ることを示すようです。

・人間の話す言葉を理解する
・データから論理的な推論を行う
・経験から学習する

また、AIには大きく2種類あるみたい。

・人間の感性や判断能力を持った「汎用AI」
・ある特定の作業において人間と同等かそれ以上の処理能力を持つ「特化型AI」

③機械学習の定義

機械学習は「特化型AI」の処理性能を向上させるための技術とのこと。

・教師あり学習(supervised learning)人間が答えを与える
・教師なし学習(unsupervised learning)データから規則性を発見
・強化学習(Reinforcement Learning)行動と報酬を与え、最大の報酬を得られる行動を導き出す。

④DeepLearning(深層学習)

DeepLearningは、AIを実現するための技術の1つ。人間の神経細胞をモデル化したニューラルネットワークを使ってデータ分析や学習を行う。以下のような事例において、DeepLearningによる精度向上が図れたとのこと。

・物体検出
・セマンティックセグメンテーション(画像に対してピクセルレベルで分類)
・画像キャプション生成
・画像スタイル変換
・自動運転

パーセプトロンとは?高卒でもわかる機械学習(0)前置きPerceptron、あたりを斜め読みした結果、ざっくりとこんな風に理解しました。

まず、以下のように猫じゃないの間にひかれた線(閾値)を超えているか、超えていないかの判定をコンピュータにやらせたい。そのときに、ある閾値をもった関数画像を入力すると猫かどうかを出力する、みたいなことをして、猫か猫じゃないかを判断します。

そのときに、こういう部品を作ります。これをパーセプトロンと呼ぶようです。(〇をニューロン、線をシナプスと呼ぶようです)

ここまでだと、単なる機械学習(教師あり・教師なし)とか呼ばれるらしいのですが、パーセプトロンを複数組み合わせて、ニューラルネットワークなるものを構築。こういうやつにたくさん音声や画像を入力して学習させると、パターンを認識できるようになるみたい。(実際はもっと複雑なのは理解しましたが、要はフィルタの集合体なのね、というざっくりとした理解に至りました。)

DeepFake(ニセモノがしゃべるやつ)

以前ニュースでFacebookのマークザッカーバーグの偽物がしゃべる動画の話題が紹介されていました。どうもディープフェイクという技術で作られたらしい。

①ディープフェイクって何?

まず、ディープフェイク(Wikipedia)1枚の写真が表情豊かにしゃべりだす。サムスンのAIが作る驚きのディープ・フェイク技術ディープフェイクで人造したFacebookのザッカーバーグCEOが「データの支配」について語るムービーが話題にを読みました。

ディープフェイク(deepfake)は「深層学習(deep learning)」と「偽物(fake)」を組み合わせた混成語で、人工知能にもとづく人物画像合成の技術を指す。「敵対的生成ネットワーク(GANs)」と呼ばれる機械学習技術を使用して、既存の画像と映像を、元となる画像または映像に重ね合わせて(スーパーインポーズ)、結合することで生成される。 既存と元の映像を結合することにより、実際には起こっていない出来事で行動している1人あるいは複数人の偽の映像が生み出されることとなる。

ヤバイですね。犯罪のニオイしかしません。でも、まだ具体的なイメージがわきません。

②敵対的生成ネットワークとは?

続いて、敵対的生成ネットワークGANsに関して、なるべく分かりやすく書いてみる。を読みました。

GANsは生成ネットワーク(generator)と識別ネットワーク(discriminator)の2つのネットワークから構成される。例として画像生成を目的とするなら生成側がイメージを出力し、識別側がその正否を判定する。生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習する。このように2つのネットワークが相反した目的のもとに学習する様が敵対的と呼称される所以である。

なるほど。騙す人と暴く人。ルパンと銭形みたいな関係か?

もっと詳しく知りたいものの、まだAI見習いの私にはちょっと早い感じ。Jetson Nanoを使ってCUDAとお友達になるところから始めます。

 

まとめ

AIを活用したスマホアプリ、DeepLearning、ディープフェイクについてご紹介しました。

 

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ペイヴメント

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