ImageNet(イメージネット)とは
ImageNetとは、画像を認識するAIの研究のために作られた、大規模な画像のデータベースです。1枚ごとに「これは犬」「これは車」といった正解のラベルがつけられた写真を、1400万枚以上も集めたもの。AIに大量のお手本を見せて、画像の中身を見分ける力を鍛えるための教材として使われてきました。スタンフォード大学の研究者フェイフェイ・リーらが中心となり、2000年代後半から構築されました。
1400万枚に「名前」をつけた教材
AIが画像を見分けられるようになるには、「正解つき」のお手本が大量に必要です。ここでいうAIの学習は人間の勉強とは違い、膨大な事例から統計的にパターンをつかむ作業。そのため、写真とその中身を結びつけたデータが多いほど精度が上がります。ImageNetは2万種類を超えるカテゴリに分類された画像を用意し、研究者が自由に使える共通の教材として広まりました。
2012年、AIの流れを変えた舞台
ImageNetを使った認識精度のコンテストで、転機が訪れたのが2012年です。AlexNetと呼ばれる仕組みが、それまでの方式を大きく上回り、2位以下に10ポイント以上の差をつける成績を出しました。これをきっかけに、何層も重ねたニューラルネットワークで学ぶディープラーニングが一気に注目を集めます。ここで思い出したいのは、この出来事はChatGPTが世に広まる約10年も前の話だということ。対話AIが登場するずっと以前から、AIは画像認識の分野で着実に実力を伸ばしていたのです。
TopicAIの賢さを支えた、世界5万人の地道な手作業
1400万枚もの画像に、ひとつずつ「これは何か」の正解を付けたのは誰でしょうか。実はおよそ5万人・167カ国の人々が、インターネット経由の仕事として2年以上かけて手作業でラベルを付けたと記録されています。AIがすらすらと画像を見分ける裏側には、世界中の人の根気強い下ごしらえがありました。AIの「学習」は、こうした人の手による準備があって初めて成り立つ、と知っておくと見え方が変わります。
ImageNetに関するよくある質問
- ImageNetはなぜAIの歴史で重要なのですか？
- 2012年、ImageNetを使った認識精度のコンテストでAlexNetがそれまでの方式を大きく上回り、2位以下に10ポイント以上の差をつけました。これをきっかけにディープラーニングが一気に注目を集めました。ChatGPTが広まる約10年前の出来事です。
- 1400万枚のラベルは誰がつけたのですか？
- 記録によれば、およそ5万人・167カ国の人々がインターネット経由の仕事として2年以上かけて手作業でラベルを付けました。AIが画像を見分ける裏側には、世界中の人の根気強い下ごしらえがあったのです。