人工知能講座20画像まで人工知能は作れる天馬「それでは近年のディープラーニング研究分野で、最も話題となった画像生成について説明しよう。以前説明した、データ類似度を思い出してくれ。データの距離を測る方法にはユークリッド距離以外にもいろいろあるがね。画像生成のイメージ図だ。教師画像と類似度が高い画像に、ラベルを付与して分類したのが画像認識だったな。ここでの画像生成とは、教師画像と類似度が高い画像を作り出すことだ。この方法だが、教師画像のデータ分布と一致するデータ分布を作り出すことで可能となる。同じ画像が欲しければ、画像データをコピーすればいいじゃないですか。天馬「それでは意味がない。画像をゼロから生成することが目的だ。この教師データを基にして、そのデータと似たような新しいデータを創り出すモデルを生成モデルと呼んでいる。この生成モデルの中でも、最近最も研究が進んだのが、GAN(敵対的生成モデル)だ。GANの基本的な考え方はシンプルで、しかもユニークなアイデアなので、たとえ話で説明しよう。図のイラストのように、ニセ札造りの偽造者と警察官の2名の登場人物がいるとする。偽造者は、本物の紙幣と似たニセ札を造ろうとし、警察官はニセ札を見破ろうとする。下手なニセ札は簡単に警察官に見破られるが、偽造者の腕が上がって精巧なニセ札になっていくと、警察官もなんとかニセ札を見破ろうと頑張って見分けようとする。お互いに切磋琢磨していくと、最終的にはニセ札が本物の紙幣と区別がつかなくなる。この関係をモデル化したのが、図の下のモデルだ。GANは生成器Gと識別器Dの2つのディープラーニングで構成される。生成器が偽造者で初期値はホワイトノイズを入れる。すると学習が進むにつれ、教師データと同じような画像を発生してくる。識別器が警察官の役割で、画像が教師データなのかそれとも生成されたものかを識別しようとする。最終的には、教師データとよく似た画像が生成できるようになるのだ。天馬「有名なのは、図にあるような顔画像の合成だ。(メガネ男)-(メガネなし男)+(メガネなし女)→(メガネ女)このように画像同士を演算して、その画像を出力することができる。低解像度画像から高解像度画像の生成も行われている。天馬「いやいや、人間でも絵を初めて描くときは、対象物をよく観察してその絵を描くことから始めるだろう。画家の卵なら、著名な絵の模写から始めている。