ディープラーニングとは？
ディープラーニング（深層学習）は、機械学習の一手法で、人間の脳の神経回路をまねた「ニューラルネットワーク」を何層にも深く重ねて学習する技術です。層が深い（ディープ）ことが名前の由来で、2010年代以降のAIの急速な進化は、ほぼこの技術によって支えられています。
何がすごい？「特徴を自分で見つける」
従来の機械学習では、「猫を見分けるには耳の形に注目しよう」といった着眼点（特徴）を人間が設計する必要がありました。ディープラーニングのすごさは、この着眼点そのものを大量のデータから自動で見つけてしまうことです。
ニューラルネットワークの中では、入力に近い層が線や色のような単純な特徴をとらえ、深い層に進むにつれて目・耳、そして顔全体というように、だんだん複雑な特徴を組み立てていきます。層を重ねるほど賢くなる理由が、ここにあります。
これにより、画像認識や音声認識の精度が一気に人間レベルへ近づきました。スマホの顔認証や写真の自動分類も、この技術の恩恵です。
転機となったのは2012年です。画像認識の世界的なコンペティションで、ディープラーニングを使ったチームが従来手法に圧倒的な差をつけて優勝し、世界中の研究がこの技術に一気に集まりました。今のAIブームの出発点といえる出来事です。
以降、囲碁AIの勝利、自動運転、音声アシスタントの実用化と、AIの歴史的なニュースの裏側には、ほぼ必ずこの技術がありました。
生成AIとの関係
ChatGPTの頭脳であるLLM（大規模言語モデル）も、ディープラーニングで作られています。文章を扱うのが得意な「Transformer（トランスフォーマー）」という設計のニューラルネットワークを、超大規模なデータで学習させたものがLLMです。
つまり、機械学習 → ディープラーニング → LLM → 生成AI、という積み重ねの上に、いま私たちが使っているチャットAIがあります。仕組みを深く知らなくても使えますが、この系譜を知っておくとニュースの理解がぐっと楽になります。