人工知能をディープラーニングで作っていくときには、教師データというものがとても重要な役割を果たします。基本的に、機械的なプログラムというのはそれほど頭がよくありません。例えば、人間は何らかの行動を行うときに結果を予測することができます。目の前に壁があったときにはそのまま直進すると壁に当たってしまうという予測を立てることができるわけです。しかし、機械的なプログラムはこういった予測をすることができませんので、直進するプログラムを書くとそのまま壁に向かって突進してしまいます。壁に突進しないようにするためには、ルートを迂回させてあげる必要があるわけです。一から全て人間側が指示をしなくてはいけませんので、プログラムを開発するときには膨大なコードが必要になります。一方で、ディープラーニングという手法を利用すると、プログラムが正しい結果を予測することができるようになります。人間的なモノの考えを行うことができるようになりますので、次に行う行動の予測ができるようになるのです。上記の壁の例で述べると、あらかじめ直進すると壁に当たってしまうというデータを与えて覚えさせることによって、それを何度も繰り返すことで正しい結果を導き出すことができるようになります。教師データは、全く何もわかっていないプログラムに対して教師と生徒の立場から結果の予測を与えることができるものとして重宝されています。そして、こういった教師データの応用はあらゆる点で応用することができるようになるのです。仮に、自分が何らかの文章を書きたいと考えていた場合、その文章に関連するデータをディープラーニングで覚えさせます。人工知能は、与えられた教師データによって結果への予測を学んでいくことになりますので、その与えられたデータの文章に近い文体をどんどん学んでいくことができるようになるのです。こう言ったことを繰り返すと、文章の作成代行なども将来的にできるようになります。