「AIって何の略語？」から徹底解説！人工知能のいろはをご紹介

最近、AIっていうのが流行っているらしいけど、イマイチわからない・・・。そもそもAIって何の略語なの？と疑問だらけの方も少なくありませんよね。AIに限らず、最新の科学技術というのは略語や横文字が多く、どうにもつかみどころのない存在であることが多いでしょう。

実際、AI（人工知能）は知れば知るほど、難しい科学技術であると実感するはずです。しかし、実は一般的に知る範囲では、それほど難しいことではありません。なので、この記事ではAIが何の略語であるか、どのような技術であるのか知識を付け、みなさんでも理解していくことができます。

そこで今回は、AIの略語が何であるかから始まり、人工知能について解説していきます。まずは、AIが何の略語であり、日本語で何と言うのかについて解説します。

AIはArtificial Intelligenceの略語で日本語では人工知能と呼ばれている

AIとはズバリArtificial Intelligence（アーティフィシャルインテリジェンス）の略語で、「アイ」ではなく「エーアイ」とアルファベット読みをします。Artificial（アーティフィシャル）とは「人工的な」「人工の」という意味で、Intelligence（インテリジェンス）は「知性」「知能」という意味になります。それぞれの訳語の通り、日本語では主に「人工知能」と訳されることが多いです。

では、AI（人工知能）とはどういう意味でしょうか？実は、AI（人工知能）の統一された明確な定義は存在せず、学者や組織の間で定義はまちまちになります。実際、総務省も確立した学術的な定義や合意は存在しないとしております。あえて言えば人工知能の研究や論文の発表の場を提供する人工知能学会の定義が参考になるでしょう。

人工知能学会によれば、AI（人工知能）には二つの立場があると解説しています。その二つの立場とは、「一つは，人間の知能そのものをもつ機械を作ろうとする立場，もう一つは，人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場です」。前者はアトムやドラえもん、後者は現在の実際の研究のほぼ大半を占めるAI（人工知能）で、例えば囲碁や将棋のAI（人工知能）となります。

さて、AI（人工知能）の略語とその意味について解説いたしました。続いて、AI（人工知能）の歴史についてです。

 

現在AI（人工知能）は第三次ブームにある

AI（人工知能）という略語を聞いたのは最近という方も多いですよね。そうすると、AI（人工知能）のブームって最近なのではないだろうか、と推測される方も少なくないかと考えられますが、実はAI（人工知能）というのは、これまでブームが2回来ており、今は第三次ブームであるといわれています。

AI（人工知能）の第一次ブームは1950年後半から1960年代とされています。この時代に、コンピュータによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題について解答を出すことができることようになったことが、ブームの背景にあります。ただし、当時のAI（人工知能）は迷路の脱出や定理の証明など、あくまで単純な仮説しか扱うことができず、現実社会の複雑な問題に太刀打ちはできず、第一次ブームは去っていきました。

1980年代に新たなAI（人工知能）のブーム、第二次ブームがやってきます。この時代には、推論に必要な情報をコンピュータに理解できるようにした「知識」を与えることでAI（人工知能）が実用可能な水準に達し、専門分野の専門家のような振る舞いをすることができるようになりました。しかしながら、まだコンピュータが自ら情報を収集することはできず、世の中にある膨大な情報をコンピュータに与えることは無理であるため、活躍は特定の領域に限られました。

そして、2000年代から現在まで続いているのが、第三次ブームになります。第三次ブームでは大量のデータである「ビッグデータ」でAI（人工知能）自身で知識を得ることのできる「機械学習」が実用化され、知識を定義する要素をAI（人工知能）を自ら習得する「ディープラーニング」（深層学習）が登場したことがブームの背景にあります。

ここで、「機械学習」「ディープラーニング」といった聞きなれない言葉が出てきました。次の章で、この二つの言葉について解説していきましょう。

機械学習とディープラーニングはAI（人工知能）を支える技術

 

AI（人工知能）を理解する上で、機械学習とディープラーニングは欠かせない知識であります。そこでここでは、機械学習とディープラーニングについて解説し、AI（人工知能）に対する理解を深めましょう。

機械学習とは、データを繰り返し学習し、データのパターンを発見する技術のことで、大量のデータからパターンを見つけだし、パターンを元に正しい行動や判断を下せることを目指して、開発が進んでおります。例えば、AI（人工知能）が「りんご」を理解しようとしたとき「赤い色」で「丸い形」、「手のひらサイズの大きさ」などといったデータを学習していきます。機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」があります。

教師あり学習は、人間があらかじめデータとパターンを紐付けし、この紐付けから答えを導き出します。過去のデータを元に将来発生しそうな事象を導きだすときに、教師あり学習が使われます。例えば、天気予報に使われたりします。

一方、教師なし学習は、与えられたパターンを、AI（人工知能）が自分で見つけ出す方法になります。取り込んだデータの分布を学習し、グループ分けを行なうことで、精度を上げていきます。例えば、ネット通販サイトでオススメ商品を紹介するレコメンド機能で使われています。

最後に強化学習とは、どのような行動が最大限の効果を生み出すのか学習する方法です。次の行動について、どれを選べばいいのかわからない状況で判断をする手段の一つとして強化学習が使われます。例えば、囲碁のAI（人工知能）では、無数の手から最も勝利に近づく可能性がある手を選択します。

さて、最後にディープラーニングについてです。ディープラーニングとは教師なし学習の一つで、人間では不可能なほどの定義づけなどを細かく分析し、特徴を識別します。人間の脳のモデルと似ていることからニューラルネットワークとも呼ばれ、より深い思考をすることで、より正確な判断をすることができます。例えば、音声認識に使われています。

最後に、AI（人工知能）の分類について解説しましょう。

AI（人工知能）には二つの分け方がある

AI（人工知能）にはさまざまな種類があり、主に二つの分類が挙げられます。一つはAGI（Artificial General Intelligence, 特化型AI（人工知能）の略語）とGAI（Growing Artificial Intelligence, 汎用AI（人工知能）の略語）という分類で、もう一つは弱いAI（人工知能）と強いAI（人工知能）という分類ができます。

①AGIとGAI
AGIとは、特定の領域に焦点を当てて作られたAI（人工知能）のことです。現在、数多く存在しているAI（人工知能）で、例えば、メディアでも頻繁に注目を集めている将棋やチェスで使われているAI（人工知能）がAGIに当たります。

対して、GAIとは、ありとあらゆる問題を解決する、いわば何でもできるドラえもんのようなAI（人工知能）のことを指します。GAIはAI（人工知能）開発で最初からある、いわば最終的な目標となるAI（人工知能）でもあります。しかしながら、GAIの開発にはいろいろな問題があり、ほとんど実用化されていないのが現状です。

②弱いAI（人工知能）と強いAI（人工知能）
次に、弱いAI（人工知能）と強いAI（人工知能）についてです。限定された範囲で考え、限定された働きをするAI（人工知能）を弱いAI（人工知能）と呼びます。事前にプログラムされた内容を元に課題をこなすのに特化しており、代表的な例として掃除用ロボットが挙げられます。人間の活動に対して補助的に働く、言うなればAGIと似た概念です。

強いAI（人工知能）とは、人間と同じような思考を目指したAI（人工知能）を指します。自分自身で学習をしたり、自らで意思決定を行えたりできるAI（人工知能）で、GAIに近い概念です。

さて、今回は、AIの略語が何であるかから始まり、人工知能について解説しました。今回は以下の話題に焦点を絞って解説しました。

• （人工知能）という略語と定義
• （人工知能）のブーム
• 機械学習とディープラーニング
• （人工知能）の種類

AI（人工知能）はArtificial Intelligenceの略語で、現在を含めて三度のブームが来ています。機械学習やディープラーニング、AGI（特化型AI（人工知能）の略語）やGAI（汎用AI（人工知能）の略語）、強いAI（人工知能）や弱いAI（人工知能）といった難しい言葉もありますが、一つひとつ丁寧に見ていけば理解しやすいと考えています。

AI（人工知能）はこれからも進化し、今まで以上にますます発展することでしょう。AI（人工知能）事情に置いてきぼりにならないように、ぜひ基礎知識は押さえておきましょう！