AIとは何か

人工知能の要点をさらっと理解、ゼロからわかるAIとは

AI(人工知能)

世間ではAI、AIと叫ばれてますが、そもそもAI(人工知能)って何?IT関連のことは全然わからないし・・・と不安を抱きつつも気になる方はきっと多いことでしょう。まだまだ、「どういうものなのか全然わからない 泣」という方も多い単語がAI(人工知能)です。

AI時代と呼ばれる今、AI(人工知能)に関する理解を深めることは、今後の世の中の流れを知るためにも非常に役立つはずです。

先日、私が読んでいたAI(人工知能)に関する本を見て姉が一言。

「AI?・・・・あいって何?」

よくある間違いですよね。

つっちー
つっちー

初めて「AI」なんて単語を見たら、ああ、アメリカ生まれ鹿児島県育ちの11月2日に生まれたコカコーラのCMで歌ってたあの人ね・・・みたいな勘違いもあるかもしれません。

そこで今回は、最近世間を賑わしているAI(人工知能)について簡単にお伝えしていきます。

一言で言うと「AI(人工知能)」とは・・・

人の知的な活動(話す、判断する、認識するなど)を実現しようとする技術や研究分野を示す概念のこと

人の知的な活動を自動化したものの通称がAI(人工知能)です

AI(人工知能)の正式名称は、「Artificial Intelligence(アーティフィシャル インテリジェンス)」です。「エーアイ」と読みます。

AI(人工知能)には、研究者の間でも統一された定義がなく、単なる概念を示す言葉です。人の知的な活動(話す、判断する、認識するなど)を自動化する技術やその研究分野が、通称としてAI(人工知能)と呼ばれているのです。

<専門家によって異なる定義>
専門家A:「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」
専門家B:「人工的につくられた、知能を持つ実体。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である」

 

またAI(人工知能)は、「機械学習」と呼ばれる自分で学習するプログラムを中心に実現されています。そして、現在世間で注目されているDeep Learning(ディープラーニング、深層学習)は機械学習の中の一つに位置します。
※機械学習については別に説明します

つっちー
つっちー

ドラえもんはネコ型ロボットですよね。ドラえもんを動かしている脳みそがAI(人工知能)です。脳みそを機能させている技術が機械学習です。

AI(人工知能)の概念には二つある。強いAIと弱いAI(汎用人工知能と特化型人工知能)

AI(人工知能)は、大きく強いAIと弱いAIの二つの概念に分けられます。

AI(人工知能)の概念

強いAIは、汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)とも呼ばれ、人間と同様の知能を持つAI(人工知能)のことを指します。ドラえもんや鉄腕アトム、ターミネーターなどが該当します。

強いAI(汎用人工知能(AGI))の研究は60年前から続けられているものの、まだどこにも存在していません。完成までの道のりはまだまだ長そうです。現在の状況を強いて言うなら、おぼろげながら輪郭くらいは見えてきた感じかもしれません。

一方で、弱いAIは、特化型人工知能(applied AI、Narrow AI)とも呼ばれています。特定の範囲で活躍するAI(人工知能)のことです。囲碁AIや画像を分類するAIなどが該当します。

現在世間を騒がしているAI(人工知能)は、全て弱いAI(特化型人工知能(applied AI、Narrow AI))です。特定の作業や業務しかできない存在です。ただ、近年のAI(人工知能)の成長はめざましく、特定の領域で人間の能力を超え始めています。

AI(人工知能)の種類、現在世間で注目されているのは機械学習である

AI(人工知能)の種類

AI(人工知能)と呼ばれる代表的なものをピックアップすると、「機械学習」、「遺伝的アルゴリズム」、「群知能」、「ファジイ制御」、「エキスパートシステム」など様々なものがあげられます。

いきなり小難しい言葉が出てきましたが、ここではAI(人工知能)にも何やらいろんな種類があるんだなあ、と思って頂ければ問題ありません。これらの中でも近年特に大きな成果をあげて注目されているのは「機械学習」です

現在世間で騒がれているAI(人工知能)は、機械学習のことを言っていると考えて頂いてほぼ問題ないでしょう。

※機械学習についてさらに詳しく知りたい方はコチラ

つっちー
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それでも先ほどの小難しい単語(AI(人工知能)の種類)について気になる!という熱心な方は、以下の補足情報もご参考ください。

  • 機械学習:コンピュータ上のアルゴリズムが学習し、判断を行います
  • 遺伝的アルゴリズム:生物の遺伝子を模倣します。コンピュータ上の遺伝子が突然変異、および交配を行います
  • 群知能:生物の群れを模倣します。シンプルなルールに則って行動する個体の集合体が、集団として高度な振る舞いをします。
  • ファジイ制御:曖昧さを許容したファジイ集合を利用します。人の経験則に近い制御が可能で、主に家電などに用いられています。
  • エキスパートシステム:人間の専門家の判断力を模倣します。知識に基づく推論・アドバイスが可能です
(引用:我妻 幸長(2018) 『はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning)』SBクリエイティブ株式会社.)

機械学習には「教師あり学習」と「教師なし学習」の二つの学習手法がある

教師あり学習と教師なし学習

機械学習は、大きく「教師あり学習」と「教師なし学習」の2つに分けられます。

※機械学習の手法を、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つとする見方もあります

二つの違いは、正解となるデータ(教師データ)を用いた機械学習かどうかです。もっと詳しく知りたい方は以下のページが参考になるでしょう。

AIブームをもたらした技術、ディープラーニング(Deep Learning)

空前絶後のAIブームが到来していますが、AIブームの火付け役となったのはDeep Learning(ディープラーニング)と呼ばれる技術で、聞いたことがある方も多いかもしれません。

ディープラーニング(Deep Learning)とは人間の脳の仕組みを真似てコンピュータのプログラム上で再現した技術です。ディープラーニング(Deep Learning)を活用することで今までの機械学習ではできなかったことができるようになりました。

囲碁AIがプロ棋士を超えた、画像認識の分野でAI(人工知能)が人間を超えた、、、こうした驚愕のニュースの裏には全てディープラーニングが深く関係しています。

※ディープラーニングについてもっと詳しく知りたい方はコチラ

AI(人工知能)の利用用途は「識別」「予測」「実行」の3つに大別される

AI(人工知能)の利用用途

AI(人工知能)の中心である技術、機械学習を業務やサービスなどに活かそうと考える場合、大きくAI(人工知能)のできることは「識別」、「予測」、「実行」の3つに分けられます

AI(人工知能)の利用用途その1:識別

まず、「識別」とは、例えば、クレジットカードの利用履歴を元に不正利用を「識別」したり、正常な細胞とがん細胞の画像の「識別」、Googleフォトにアップした画像が自動で「識別」されて整理される、などの機能が含まれます。

AI(人工知能)の利用用途その2:予測

次に、「予測」とは、字のごとく、例えば商品がどれだけ売れるかを「予測」したり、工場における設備機器の稼働データを元にして故障が起きそうなタイミングを「予測」したり、個人の検索キーワードを元にユーザーが興味を持ちそうな広告を提案する機能などが含まれます。

AI(人工知能)の利用用途その3:実行

「実行」とは、人が五感などを使いながら行う作業を代替することを言います。例えば、機械学習や自然言語処理(人間が書いたり喋ったりする言語をコンピュータに処理させる技術や分野)を駆使して、AI(人工知能)が人間に代わって、画像データからロゴマークをデザインするなどしています。車の自動運転も、人の運転作業を代替する取り組みです。こうした「実行」の作業を機械学習によって実現する事例は今後も増えていく事でしょう。

つっちー
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AI(人工知能)の利用用途や技術に関するさらなる詳細は、以下の記事で紹介しています。

まとめ

つまり、AI(人工知能)とは、

人の知的な活動(話す、判断する、認識するなど)を自動化する技術や研究のことです。AI(人工知能)の概念は強いAI(汎用人工知能)と弱いAI(特化型人工知能)の二つに分けられる。ちなみに、AI(人工知能)をそれを支える中心的な技術として、機械学習があり、機械学習も細かく分類される。
つっちー
つっちー

AI(人工知能)って「なにそれ美味しいの?」ってレベルだった僕が、AIエンジニアを目指してステップを踏んだり踏まれたりしている記事を書いてます。よかったら読んでみてください(ほぼ実話)。

「歩く負債」と言われた僕がゼロからAIエンジニアになる為のステップを実践してみた!
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