複素ニューラルネットワークでさらに賢くなるAI

複素ニューラルネットワークとは

AI（人工知能）は、指示を与えなくても大量のデータから自ら学ぶ「ディープラーニング（深層学習）」が特徴です。このディープラーニングを可能にしているのが、人間の脳の神経系を模倣した「ニューラルネットワーク」という情報処理の仕組みです。
その分野で今注目を集めているのが、これまでは実数だけが使われてきた入出力の数値に複素数を使う「複素ニューラルネットワーク」です。複素数とは、a+biで表される、実数と虚数単位i（√-１）を組み合わせた数です。

今まで解けなかった問題も解ける！

実数は数直線（1次元）でしか表せませんが、複素数は、横軸に実数、縦軸に虚数をとる平面座標（2次元）で表現できるという特徴があります。このことが、複素ニューラルネットワークの、一度に大量の情報を処理できるという特徴を生み出しました。
また、何かを判断する「決定境界」という軸が、1本から直交する2本になったことで、これまで解けなかった問題も解けるようになりました。従来、1本の軸で区別してAかBかを判断していた処理も、複素ニューラルネットワークでは、A・B・C・Dの4つを一回で区別するという複雑な判断が可能になりました。
このように情報処理の性能が向上したことで、画像処理の精度がよくなったという報告もあります。

新しい関数の発明や四元数でさらに進化

ニューラルネットワークには入力から出力までの間に情報を処理する複数の層があり、その層ではいろいろな関数計算が行われています。ディープラーニングによく使われている「シグモイド関数」では、その関数に複素数を入れたとき、答えが無限大になり、学習ができなくなる場合があることがわかりました。そこで、複素数でもそのような現象が起きないような、新しい関数が考案されました。
また、複素数の虚数単位をiだけでなく、j、kと増やした「四元数」を使うことで、より高度な情報処理を可能にする研究も行われています。

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先生情報 / 大学情報

東京女子大学現代教養学部数理科学科情報数理科学専攻教授新田徹先生

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情報数理学、数学

メッセージ

ニューラルネットワーク研究には、プログラミングと数学が重要です。ITやAIの道を志望しているなら、数学をしっかり勉強しておいてください。もし数学が苦手であっても、わかるまで粘り強く考えることが大切です。1時間でも2時間でも自分で考える、わかっている人に聞く、ということを繰り返して、身につけていきましょう。また、人間はもともと抽象的なことを考えることが不得意です。簡単な具体例でイメージできたところを足掛かりにして、抽象的なことを想像しながら理解を深めてください。

東京女子大学に関心を持ったあなたは

東京女子大学はキリスト教精神に基づくリベラルアーツ大学です。現代教養学部に、人文系、社会科学系、理系にわたる6学科を擁し、全ての学生がワンキャンパスで学んでいます。専門の学びを深める中で、自らの立てた問を追求していくために、学問分野や学科を超えて学び、複合的な観点で物事の本質を捉える力を身につけます。2025年度からの学科再編により、経営・観光・環境分野を含む経済経営学科や、公認心理師資格に対応した心理学科、社会学・メディア情報・共生社会を幅広く学べる社会コミュニケーション学科が新設されました。