こんにちは、halukaです。
人工知能（AI・アーティフィシャル インテリジェンス）テクノロジーの
進展と歩調を合わせるかのように、
ディープラーニング（DL）という言葉をよく耳にするようになりました。
コンピューターなどの機械が自ら学習を重ねていく技術で、
蓄積（取得）した膨大な情報を分析、連結し、
「これまでに起こったこと」を基に、
「これから起こること」に対処するという
「機械が知能を備える」ための技術と言えるでしょう。
書籍などに目を通すと、
ディープラーニングというキーワードに関連して、
「機械学習」「深層学習」といった、
耳慣れない言葉にも接します。
耳慣れないので、一度や二度読んだだけでは、
その内容（仕組み）を理解するのは容易ではないなあ、
などと感じているところです。
ただ、
ディープラーニングは人の神経細胞（ニューロン）のネットワーク
がモデルなっているとも言いますから、
少しずつでもその仕組みを知ることは、
自分の思考を深める意味で、役にも立ちそうです。
【イラストAC】
2018年度の「経済財政報告（経済財政白書）」は、
人工知能（AI）が浸透する未来を示して、
従来あった定型的な仕事が人工知能（AI）に置き換わっていく可能性に触れたり、
人工知能（AI）と雇用の関係も分析して、
「新しい技術を使いこなす高度な仕事」と、
「人の方が安価な仕事」との二極化が進む、
との、いささか厳しい将来像も示唆しています。
「ITに対応できる人材育成は鍵」との指摘は、
言い改めるまでもないでしょう。
ディープラーニング技術の開発は、
今後さらに、急速に進展していくことになるでしょう。
人と人工知能（AI）は、これから先、どう付き合っていくのでしょうか。
ディープラーニングについては、
人工知能（AI）技術で言うそれとは別に、
人の得意分野である「思考」を育むための「深層学習」という観点から、
これからも機会があれば考えてみたいと思います。
つたない始まりですが、どうぞよろしくお付き合いください。
