「ネオコグニトロンはまだ進化する」、画像向けディープラーニング「CNN」の父に聞く

画像認識や音声認識などで他の機械学習技術を凌駕する認識性能を次々と実現しているディープラーニング（深層学習）技術。特に、性能向上が目覚ましいのが、画像中の物体認識などに使われる「畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN」だ（関連記事）。今後、家電製品やセキュリティー用カメラ、自動車の自動運転、そしてロボットビジョンなどさまざまな分野で応用が広がりそうである。 そのCNNの原型「ネオコグニトロン」を1979年に世界で初めて発表したのがファジィシステム研究所 特別研究員の福島邦彦氏である。原型といっても、現在のCNNとは学習手法が異なるだけで、ニューラルネットワークとしての基本構造はほとんど同じである。 ネオコグニトロンの発表後、福島氏は大阪大学ほかいくつかの大学で教授職を歴任。日本神経回路学会（JNNS） 初代会長、国際神経回路学会（I