人工知能やその実現手段の一つであるニューラルネットワークは，何十年も前から研究されてきました．
最近になって，囲碁の名人に勝ったり，TVゲームを上手にできるようになり，
ニュースになり急に脚光を浴び出しました．

なぜこれまでできなかったことができるようになったのでしょうか．
次の三つの理由が挙げられます．

1）人工知能研究の進歩
近年になって深層学習という技術が開発され，
複雑なニューラルネットワークの学習を安定させることができました．
下の図は，画像を分類するニューラルネットワークの構造を表したものです．
図の左側から画像を入力すると，途中に描かれた箱で計算を行い，
最終的に右から分類結果が出てくるものです．
技術の進歩により，このような多段構成のネットワークの学習が可能になりました．

2）大量のデータの存在
画像でも音声でも，インターネット上に大量のデータが存在します．
これを使用することにより，膨大な量の学習が可能になりました．

3）コンピュータの演算性能の向上
ニューラルネットワークの計算には，非常に多くの演算が必要です．
最新の高性能コンピュータの利用により計算が可能になりました．
特にGPUと呼ばれる，グラフィック画像生成のための専用演算器
(ゲーム好きの皆さんは，グラボーといえばわかると思います)
を使用して，高速処理を行えるようになりました．

特定の分野では，人間の能力に勝る程度まで学習できるようになりました．

プロ棋士を打ち負かした人工知能の論文が掲載された論文誌