DXという言葉。近年、頻繁に見かけるようになりました。

学研ロジスティクスも物流業務のDX化を積極的に取り組んでいます。

DXと一緒に使われる言葉として”AI（人工知能）”があります。

AIは過去に何度かブームがあり、その度に盛り上がりは見せるのですが、

期待したほどの成果がないと徐々に下火となり、

この繰り返りを経て徐々に進化してきました。

今回のAIは第3次AIブームと言われています。

発端は、AI自身が大量のデータから知識を獲得する機械学習の実用化が進んだことにあります。

前回の第2次AIのブームは必要となるデータをすべて人の手で

コンピューターに理解させる必要がありました。

・ 産業ロボット

・ エアコンの温度設定

など活用場面の限界が見えて、1995年頃から冬の時代を迎えることになりました。

しかし、前回のブームと比較して今回のブームは何が違うかと言えば、

AIが自らデータを取得するディープラーニングによって、

単なる分析だけではなく、予測もできるようになったこと、

予測をもとに、自動運転したり、人間の意思決定をサポートしたりするところまで

視野に入ってきたことが大きな差かと考えます。

弊社の優秀なエンジニア（通称：TETSU）から聞くに、

今回のブームのきっかけとなったディープラーニングは、

昔からある技術を応用したものだそうです。

AIの世界では、人間の神経細胞の連なりを人工的に再現した研究が昔からあったそうで、

1980年代には、画像を読み込ませた時に生じる「プロパゲーション（誤差）」を

もう一度コンピューターに返してあげれば、勝手に誤りが解消されるのではないかという

「バックプロパゲーション（誤差逆伝播）」のアイデアが論じられていたそうです。

当時のコンピューターの処理能力では残念ながら計算が追いつかず、

使い物にならなかったので、下火となった様子です。

2000年代半ばに、コンピューターの処理速度が向上した今なら、

画像認識に特化した形でバックプロパゲーションが使えるのではないかと試したのが、

ディープラーニングなのだそうです。

このアイデアが出た当初は、「そんな昔のアイデアをいまさら・・・」と懐疑的な人も

多かったのですが、それが可能になったのは、並行処理が得意なGPUの性能が

劇的に向上したからだそうです。　続く・・

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