マイクロソフトの最新の深層学習システムが人間とGoogleを超える

マイクロソフトの深層学習システムは人間とGoogleよりもはるかに優れています

マイクロソフトリサーチは、深層学習と呼ばれる最新の人工知能のタイプを再び発表しました。

新しい学術論文によると、テクノロジー大手の研究部門のアジアオフィスの従業員は、最新の深層学習システムがある指標で人間を上回ることができると述べています。

論文によれば、「マイクロソフトの創作物は、広く認識されている2012年版のImageNetデータセットにおける画像の正しい分類に対して4.94パーセントの誤差率を記録し、人間の5.1パーセントの誤差率と比較されました。」この課題は、画像内のオブジェクトを特定し、1,000の選択肢の中から画像に最も正確なカテゴリを正しく選択することを含んでいました。カテゴリには「斧」、「間欠泉」、および「電子レンジ」が含まれていました。

深層学習は、画像、音声、その他の入力から得られた大量の情報に基づいて人工ニューラルネットワークを訓練し、その後新しい情報をシステムに提示し、それに対する推論を受け取るプロセスです。

数人のマイクロソフト研究者であるカイミン・ハ、シャンユ・ジャン、シャオチン・レン、ジアン・サンは、論文の中で「私たちの知る限り、私たちの結果はこの視覚認識課題における報告された人間レベルのパフォーマンスを初めて上回っています。」と共同で記述しました。

研究者たちは「人工知能の監視者はその種の注意を払うべきであり、マイクロソフトは深層学習に関してもより多くの信頼性を与えられるべきです。ここではGoogleやFacebookのようなウェブ企業が人材を競っています。」と書いています。

さらに彼らは「私たちのアルゴリズムはこの特定のデータセットで優れた結果を出しますが、これは機械の視覚が一般的なオブジェクト認識において人間の視覚を上回ることを示すものではありません。」と述べています。「パスカルVOCタスクのような基本的なオブジェクトを認識する際、機械は人間にとっては些細なケースで明らかな誤りを持っています。それにもかかわらず、私たちは私たちの結果が視覚認識における人間レベルのパフォーマンスに匹敵する機械アルゴリズムの驚異的な可能性を示していると信じています。」

この新技術は、マイクロソフトの研究者によれば、Googleの受賞歴のあるGoogLeNetシステムを26パーセント改善し、6.66パーセントの誤差で動作しました。

この成功は、昨年完了したマイクロソフトのプロジェクトアダムのプログラムから達成されました。

新しいシステムに関するさらなる詳細は、論文（PDF）に記載されています。