近年，人工知能（AI）という言葉がマスコミを騒がせています。そのAIの実現手段のひとつが「ディープラーニング」です。このディープラーニングがどんなものかを見てみましょう。

次の図は数字1と2を表しています。われわれ人間には，すぐにわかります。

しかし，人があたりまえと思っている判断を，機械に行わせようと思うと，困難を極めます。大きさも筆跡も濃淡も，変化に富んでいるからです。

実際，20世紀までは，文字や図形の識別に対処する理論の作成は挫折の連続でした。その理由はコンピューターに教え込もうとする論理をとったからです。たとえば，手書きの数字「2」をコンピューターに認識させようとするとき，「⁠『⁠2』とはこのような特徴を持ったもの」と教え込もうとしたのです。しかし，「⁠教え込む」には，現実はあまりに複雑です。字の形があまりにも多様すぎるからです。

ところが，20世紀末になって画期的な方法が開発されしました。ニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムです。動物の神経細胞を真似た人工ニューロンを積み重ね，ネットワークを作ります。そして，そのネットワークにたくさんの数字を読ませ，自ら学習させるのです。

この方法は大きな成功を収めます。特に，ニューラルネットワークを多層に構造化した「畳み込みニューラルネットワーク」と呼ばれる手法を用いると，人や猫ですらも，写真や動画の中から認識できるようになりました。ディープラーニングとはこのようなしくみで実現されたAI（人工知能）なのです。ちなみに，ディープラーニングは深層学習と直訳されます。

この画期的なディープラーニングのしくみを理解するには，大学レベルの数学の知識が必要になります。数学の知識を通してディープラーニングをしっかり理解したい人は『ディープラーニングがわかる数学入門』をぜひお読みください。

一方で，高校生や，数学があまり得意でない大学生・社会人で，AIのしくみをもっとやさしく知りたいという方は，『⁠Excelでわかるディープラーニング超入門』がおすすめです。この本では，むずかしい計算をExcelに肩代わりしてもらい，動かしながらディープラーニングのはたらきやしくみを知ることができます。初めてのAI学習におすすめです。