Googleの「TensorFlow」とIBMの「Watson」を比べてみた。

Googleの「TensorFlow」とIBMの「Watson」を比べてみた。

1.Googleが発表した「TensorFlow」

ネット上を騒がせている、Googleが発表した「TensorFlow」ですが、もうすでにご存知の方も多いのではないでしょうか?

もしまだ「見てない」と仰る方がおられるのでしたら、リンクを貼っておきますので、1度ご覧になって下さい。

TensorFlow

Google、ディープラーニングをサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開

さてさて、Googleの「TensorFlow」とは何ぞや? ということになる訳ですが、これももう様々な記事で紹介されていますよね。

下のリンク先の記事にはこう記されています。

Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。

『脳の活動をもしたニューラルネットワーク』というのは、生物の脳の神経細胞である『ニューロン』をもした(真似た)構造をコンピュータに持たせることで、コンピュータに学習する能力を身に付けさせたという意味です。

例えて言えば、子供の時って色んなことを大量に、しかも早く覚えますよね。これは色んなものを見聞きしていくことで、大量のニューロンが脳の中に作られているからです。それをコンピュータにもできるようにしたのが、今回Googleが発表した「TensorFlow」です。

そして『ディープラーニング』とは、『機械学習』や『深層学習』と言われていて、そう聞くと何か難しいことのように思えますが、実は人間が普段やっている学習とか勉強と同じことを、コンピュータにさせているのです。

人が学習するのと同じように、色んなものを見せながら答えを与えることで、それぞれを見分けられるようになる訳です。そして成長して行けば、教えて貰わなくても色んなものを判別できるようになるのです。

今回の「TensorFlow」の記事でご覧になられた方も多いと思いますが、3年前にGoogleが開発した「ディープラーニング」ソフトが、人に教わることなく「猫」を見分けられるようになったという記事があったように、人と同じように成長するコンピュータソフトと言えるのです。

ココでちょっと余談ですが、「TensorFlow」は「AI(人工知能)」ではありません。特に日本では「ディープラーニング」を使ったコンピュータをすぐに「AI」と結びつけたがるのですが、「AI」とは “人間の知能そのものを持つ機械” のことであり、大別するなら『ハードウェア(機械)』に属します。

対して「TensorFlow」はオープンソースのソフトウェアですので、「AI」ではないのです。

2.「ディープラーニング」ソフトウェアは一体何ができるのか?

では今回Googleから発表された「TensorFlow」は何ができるのか?

ということになるのですが、これは「ディープラーニング」ソフトウェアの先駆者である、IBMの『Watson(ワトソン)』を見れば見えてくると思います。

IBMのWatsonも、GoogleのTensorFlowと同じように「ディープラーニング(機械学習・深層学習)」を使った、学び・考えるソフトウェアです。

What Will You Do With Watson(Watsonと一緒に何する?) YouTube映像『日本語字幕付』

https://www.youtube.com/watch?v=u6cBNXxC8Vk

Watsonのデビューは、2011年。全米屈指のクイズの早押しチャンピオンとテレビ番組で対戦して、圧倒的な勝利を収めたこともあります。

Final Jeopardy! and the Future of Watson (クイズ番組の映像:日本語字幕)

https://www.youtube.com/watch?v=Wq0XnBYC3nQ

Watsonは人が話した内容を理解でき、それに対して瞬時に返答できます。これは自然言語処理技術によって“質問の意味”を理解して、蓄積した膨大なデータを検索し、答えの候補を引っ張り出します。さらに機械学習で得たデータをもとに、最も確率の高い答えを導き出すのです。

本来こうした処理には多大な時間がかかるのですが、早押しクイズ対決では3秒以内にそれを実現して勝利したのです。

参考記事

他にも身近なところでは、今年の2月にWatsonがソフトバンクと提携して、日本語のトレーニングを始めたというニュースが流れました。 ニュースリンク

レストランとのコラボ(YouTube映像)

https://www.youtube.com/watch?v=ceNZmsUzEUU

リサーチしていて「これは、面白いな」と思ったのがこちら。一流フレンチシェフから学んで、メニューのレシピを考えるなんて、すごいですね。

3.WatsonとTensorFlowの違い。

デビューしたてのTensorFlowと、すでに市場に投入されて数年の時間を経ているWatsonを、このように対比するのはアンフェアかも知れません。

ですがそれよりも注目したいのは、GoogleのTensorFlowとIBMのWatsonのアプローチの違いです。

TensorFlowは、オープンソースのアプリとして、市場に投入されました。

対してWatsonは現在、IBMのクラウドでサービスを展開していますが、リリースされた当初からこの形式です。

TensorFlowは無料で誰でもアプリを利用することができますが、Watsonは有料です。しかも利用出来るターゲットを大企業に絞っています。

TensorFlowはオープンソースApache2.0でのみの操作になりますが、Watsonは専用ソフトを使うことで、様々なアプローチをすることができます。

GoogleのTensorFlowは、Googleの社風にもあるように、より多くの人に使ってもらう事がメインになっています。

対してIBMのWatsonは、企業向けのクラウドサービスの一環として、1つのビジネスの形として市場に出ています。

つまりはターゲットが異なる。ということになります。

4.対比すること自体無意味かも?

ココまで対比しておきながら、このようなことを言うのは反則かも知れません。でも、それぞれに狙っているターゲットが異なるのですから、同じ土俵の上にあげること自体が間違っているとも言えます。

それでも敢えて対比するとしたら、「ディープラーニング」に必要なデータの情報量は、Googleの「TensorFlow」の方が圧倒的に多いでしょう。

成長する速度も、今後は「TensorFlow」が早く見えると思います。多分露出度も「TensorFlow」の方が多いでしょうね。

Googleの企業気質というか、思い切りが良いというか、「とにかくやっちゃえ」的なところがGoogleにはあります。ですがそれがGoogleグラスのように、市場に受け入れてもらえない場合もあり得ます。

また、Androidの脆弱性が問題になったことがありましたが、あれと同じようにTensorFlowにもセキュリティ面で問題がないとは言い切れません。

その点では、Watsonはコグネクティブ・コンピューティングという独自路線であり、クラウドサービスの一環として販売されている訳ですから、Googleのように「とにかくやっちゃえ」というわけにはいきません。

ですがその分、セキュリティ対策や情報漏洩の可能性が低い点などは、セキュリティを重視しなければならない分野のユーザーには、安心して使えますよね。

今後の展開を予想するとすれば、広がりはTensorFlowが有利でしょう。でも深掘りはWatsonの方が有利だと思います。

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