AIに数学の知識が必要！？
京葉情報システムデジ推AIというワードが一般的に使われるようになり、どの様な仕組みなのか興味を持った方もいらっしゃると思います。
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上記でも登場したAIの機械学習について基礎知識を検索すると「微分」や「線形代数」といった数学の専門用語が並ぶページも多く、「これはちょっとハードルが高いな。。」と感じてしまいます。
数学の知識は必要なのか
結論から申し上げますと、AIの機械学習を勉強し始めるうえで数学の知識は必要ない場合が多いです。
ただしこの先も全く知識が必要ないという事ではなく、取っ掛かりの部分において専門的な知識がなくても扱える様に配慮されているという事です。
そう捉えることで、ハードルが高くてとっつき難いと感じる場合でも心理的な不安はいくらか和らぐかと思います。
まずは専門的ではなく初歩的な解説ページにて、機械学習を用いたAIモデルの作成に必要なプロセスを理解する所から始めてみてはどうでしょうか。
犬、猫判定モデルのAIとは
心理的なハードルが下がった所でAIモデルの中を想定してみることにします。
例えば、犬と猫を判定するAIモデルとはどの様なものでしょうか。
学習に用いる犬の画像と猫の画像が大量にあるものとします。
画像を用いて機械学習を行う事でAIモデルは犬の特徴、猫の特徴を『量』で示す事が出来るようになります。
体には頭と脚が４本生えているという共通の特徴であったり、犬は鼻が大きいとか、猫は背骨と首が一直線という個別の特徴を量として学習します。
次に判定する時は、提示された画像の特徴量から犬の特徴と近いのか、猫の特徴と近いのかが判断されます。
近さと言うと曖昧なので、犬の特徴量との距離、猫の特徴量との距離を計算すると想像してください。
だんだんと話の筋が見えてきましたね。
特徴量を計算したり、各々の特徴量の距離を計算する数理モデルが存在します。
「微分」や「線形代数」といった数理モデルを使用する事で学習や判定といった計算を効率よく行う事ができるのです。
さいごに
今回はAIに数学の知識が必要なのかという話でした。
数理モデルは様々な分野に活用され、身近なところでは天気予報、ウイルス感染予測など、あらゆる社会問題を解決し、我々の社会と深く結びついています。
その基礎となる数学について調べてみたら意外と面白い、と興味を持ってみませんか。
