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解説集:データ活用で考えるデータの選び方

AI開発に実用される量子コンピュータ--人工知能研究を加速 - (page 4)

大関真之

2016-12-21 07:00

 ボルツマン機械学習では、コンピュータの中で似たようなデータを擬似的に作り出すデータ生成器を作る。試しにデータを何度か吐き出して、すでに得られている現実のデータとその傾向に合わせるという方策でデータ生成器を自動的に構築する。一般的によく知られているタイプの機械学習のアルゴリズムとも大きく異なるものではない。

 例えば顧客の購買予測について議論するのであれば、顧客のタイプを入力して、その顧客が実際に購入した商品を出力し、その入力と出力の関係をコンピュータは学び取る。

 その際に入力から出力を吐き出すデータ生成器を内部で構築するのが機械学習の一般的なアルゴリズムだ。データ生成器から出力を試しに出して、実際のデータと合致するかどうかにより、そのデータ生成器にひたすら改善を加えていく。

 ただしボルツマン機械学習のように、世の中にある画像や音声などのデータを学習して、それと近いデータを生成するようなタスクの場合には、同じデータを出すことが目的ではない点がポイントだ。

 参考とするものはデータそのものではなく、あくまでデータが出てくる傾向である。

 そのため多数のデータを利用することはもちろんだが、コンピュータの中で構築したデータ生成器からも大量のデータを試しに出させて、実際のデータと擬似的に作り出したデータのそれぞれの傾向を比較しなければならない。

 そこで必要とされるのは「速く(疑似)データ生成ができる方法」である。

 しかし既存のコンピュータでは、そのデータ生成を行う際に、データの内部にある複雑な事情を考慮した計算が必要があるため、擬似データを生成するには非常に長い時間がかかってしまうのだ。

 この「擬似データ」を高速に次々に生成するために量子コンピュータであるD-Waveマシンを利用するという試みが始まっているのだ。

 「最適な解答」を確実に取り出すことには失敗しているD-Waveマシン。実際に利用してみると、そこそこ参考になる「良い解」を高速に多数出してくれる。この点に注目してみよう。その出てくる多数の解には何か特徴はないだろうか。実はその特徴が「ボルツマン機械学習」を実行するのに最適な特徴を持っていたのだ。

 元々はボルツマン機械学習というのは呼び名の通り、ボルツマンという人物に関係した方法である。ボルツマンは、「無数の粒子の振る舞い」の傾向を調べるために統計の考え(統計力学)を導入したのだ。

 その際に発見された事実が、「自然界で無数の粒子が集まると特別な傾向を持つ」ということだ。この傾向について研究が進み、「物質の状態を探る方法論」として活用された。対象を物質を構成する原子や分子などの小さい粒の集まりとして捉え、その集団が示す統計に注目するというわけだ。

 ひとたび、データに目を向けてみよう。例えば画像データは各ピクセルに色情報が乗ったものだ。それは整然と色のついた粒が並んでいる状況と同じではないか。「大量のデータが集まれば、無数の粒子が集まった場合と同様に、特別な傾向を持つだろう」――。その大胆な仮定を出発点として確立した方法論がボルツマン機械学習である。


データが出てくる傾向を調べるため、実データとを比較するのに必要な「擬似データ」を高速に生成するために量子コンピュータであるD-Waveマシンを利用するという試みが始まっている(大関真之氏 提供)

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