手書き数字98％認識−東大など、正解未知データを学習するAI開発

東京大学大学院情報理工学系研究科の胡緯華（フウェイファ）大学院生と、プリファード・ネットワークス（東京都千代田区）の宮戸岳リサーチャーらは、手書き文字や数字のように、正解が事前に分からないデータを効率的に学習する人工知能（ＡＩ）技術を開発した。手書き数字認識の精度が９８・４％と、別の研究グループの最高成績８４・３％から誤差を１０分の１に減らした。手書き文字認識の精度は７０％だった。文字認識に限らず画像など幅広く活用できる。

一般にＡＩは正解が分かっている大量のデータを事前に用意して学習させる。学習後に未知のデータを与えると、そのデータと最も近い正解群を選び判定する。今回、事前にデータを用意しないで、未知データをそのまま学習する「教師なし学習」で高い識別精度を実現した。

開発したのは「ＩＭＳＡＴ」というアルゴリズム。まずデータを種類（クラスター）に分類し、各データにノイズを加えても同じ種...