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AIエンジニア 未経験からの転職
未経験からAIエンジニアになりたい!でも、どうすれば、AIエンジニアになれるのか?まだ分からない方も多くいるのではないでしょうか。
AIは、今や音楽も作れる時代にきています。
下はYoutubeにアップされているAIが作曲した音楽です。タイトルは、Daddy's Car。これは、「Flow Machines」というAIソフト(ソニーコンピュータサイエンス研究所)がポップス調に作曲したものです。
人間が作曲したかのかと思うくらいの出来きですね~。
AIは、音楽だけではなく、自動運転、医療、銀行、監視、株取引、VRなど多くの業界に浸透しつつあります。そんな可能性を秘めた技術だけに、注目は増してきているんです。
AIのすごさとは?
AI(人工知能)は、漢字を分解すると、人が作り出した知る能力です。ただ、この能力、人間を超える力があります。その一例が、囲碁や将棋の世界のトッププレーヤーとの対戦です。
例えば、2017年5月におこなわれた囲碁最強言われている中国人棋士 柯潔(か・けつ)九段とデイープマインド(囲碁AIソフト)との3番対決。3局全て囲碁AIソフトが勝利を収めました。
つまり、AIソフトを作った人は、囲碁のプロと対戦すれば、当然負けます。でも、AIは学習能力を持つんですよね。この学習能力は、世界のチャンピオンを超えるスキルまで上げられるということです。
つまり、AIは、人間の思考を超えた結果を提示してくれるのです。
AIの基本概念
これから、AIエンジニアとして活躍していくことなりますが、AIというと、何でもできる、人間の代理になる機械というイメージが先行してしまうこともあるのではないでしょうか。
そこで、ここでは、AI(人工知能)の基本概念を押さえておきましょう。AIは、知能を発揮するにあたり、最初に学習しなければなりません。これは、人間と同じですね。この学習を機会学習と言います。AIは、機械学習やディープラーニングがありますが、キーとなるポイントは、
にあります。この特徴量を人間が決めるのか?AIが自分で決めるのかで広がり方が変わるのです。
機械学習とは?
例えば、リンゴを学習するとします。
では、この機会学習、何を学習するのでしょう?
機械にリンゴを教えるためには、「色」「形」「大きさ」「重さ」「へたの色」などありますよね。これを特徴量といいます。
これらの特徴量を学習させるわけです。リンゴ1つでは情報が少ないので、これを大量に投入します。その中から、リンゴを識別する最適な特徴量を決定していく過程を機会学習といいます。
ただ、この機会学習は、人間が何を特徴量とするか決めなければならないのです。例えば、今のリンゴの場合、極端なケースですが、色だけ特徴量を指定したとしますよね。すると、大量なデータから最適な特徴量を把握できたとしても、色しか判別するものがないため、イチゴやトマトもリンゴと解釈する可能性があるんです。
だから、特徴量の選び方がAIの精度に大きな影響を与えることになるわけです。
ディープラーニングとは?
機械学習は、特徴量を人が決めていました。なので、データ分析する場合は、どの項目をチョイスすれば解析できるのかなど、経験者の知恵が必要だったんです。ある意味、半分は人間が教え、半分は機械が学ぶ。これが機械学習の世界です。
それに対し、ディープラーニングは、この人が決めていた特徴量も機械自らが学習するモデルなんです。つまり、今までリンゴは、人が、「色」「形」「大きさ」「重さ」「へたの色」を見れば、リンゴと分るよと決めていたもの。それは、機械が担当します。
特徴は、機械自ら学習できる仕組み。それが、ニューラルネットワークという人間の神経細胞のようなネットワークを作り出した技術です。ニューラルネットワークでは、特徴を各階層毎に段階的に学習するようになっており、人間の認識精度を超えます。
AIは、このディープラーニングが未来の働き方を変えるんです。
AIエンジニアは不足する
AIエンジニアは、今や人が足りていない状況です。IT業界の中でも日々、ニュースや新聞・雑誌にどこかでほぼ掲載されている程、注目されていますよね。経済産業省によると、2020年には、4.8万人が不足(AI、IoT、ビッグデータ)すると予測されています。
AI(人工知能)は、IoTやビッグデータと相性もよく、この3ジャンルは、国が進めている働き方改革の主軸ともなる技術です。
AIエンジニアの基本スキル
既にIT業界で活躍していて、AIが絡む案件が増えてきているため、AIの知識も増やしていきたい、業務に対応していきたいという方もいますよね。また、AIは、書籍等で独学で勉強しているけど、理解が進まない、どのような手順で学んでいけば良いのか分からないという方もいるのではないでしょうか。
そのような場合は、AIエンジニアになるための、ベースとなる考え方や知識を実践に近いレベルで学べる講座を一通り学んでおくと、実際の業務に携わる時に苦労しません。
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