活用が広がっているAIの基礎知識

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アスモチのニッシャーです。

今回は「AIの基礎知識」についてお話しします。

最近何かと話題を集めるAI（人工知能）ですが、一体どういう仕組みになっているのか、よく知らない人も多いかと思います。

この記事ではAIの基礎知識を簡単にご紹介します。

【そもそもAIとは何？】

AI（人工知能）と聞くと、多くの人が「人間の知能をもったコンピューター」と答えるのではないでしょうか。

確かにこれは間違いではないのですが、もう少し詳しく説明すると、
AIは「人工的に人間の知識を模倣するための概念や技術」と解釈されます。

これはどういう事かというと、例えば人間は信号機を見た時に「赤なのか、青なのか」を判断します。

これは人間が目から見た情報を経験や知識と照らし合わせて「推測」しているという事です。つまり、経験や知識が無ければ人間は推測することが出来ないのです。
そして、経験や知識は学習によって作られていきます。

AIも基本的な考え方はこれと同じです。
学習によって経験と知識を身に付け、ルールや法則から正しい回答を「推測」出来るようになるのです。

AIの学習の手法には「機械学習（Machine Learning」と「深層学習（Deep Learning）」があり、近年では「深層学習」に注目が集まっています。

【機械学習と深層学習】

機械学習とは大量のデータの中からコンピューター自身が特徴を見つけ出し、予測を行う手法です。
メール情報を大量に学習し、迷惑メールを自動で判別するなどが例として挙げられます。
ただし、注目すべき特徴は人間が与えなくてはならない点です。

一方、深層学習はこの注目すべき特徴とその組み合わせをAIが自ら考えて決定します。人間の指示がなくても自動で学習するところが機械学習との大きな違いです。

囲碁AIのアルファ碁や自動車の自動運転などはこの「深層学習」を利用したものです。

深層学習で精度を高めるには大量の正確なデータ、そして膨大な時間が必要になります。

機械学習は複雑な問題には対応できない場合が多いですが、計算コストや学習時間が深層学習と比較しても少ない場合が多く、比較的簡単な問題に適応します。機械学習では適応できない複雑な問題は深層学習というような使い分けをすることが出来ます。

【強いAIと弱いAI】

AIを「強いAI」と「弱いAI」という言い方をする場合があります。
「強いAI」とは、人間と同等かそれ以上の知能を持ったAIの事です。

SFの世界に出てくるロボットのようにあらゆる状況で瞬時に判断して問題を解決できるような知能を持つもので、皆さんが思い描くAIの最終的な姿と言ってもいいでしょう。

一方「弱いAI」とは知的な課題を解くコンピューターの事を言います。囲碁や将棋、クイズなどの様に学習したデータから特定の課題を特定の規則に従って解くようなものは「弱いAI」と言えるでしょう。

【活用されているAIの例】

・Google Cloud AutoML Vision

Googleが企業向けに提供しているクラウドサービスである「Google Cloud」の新しい試みとして、「AutoML」の展開が発表されました。

これは専門知識も持つエンジニアでなくてもデータさえあれば機械学習モデルを構築し、独自にカスタマイズしたAIを作る事が出来るというものです。

その第一弾が「Cloud AutoML Vision」という画像認識の機会学習モデルです。

現在は世界的なAIブームで機械学習の知識を持ったエンジニアが不足していますが、このサービスはデータさえあれば誰でもAIを構築することが出来ます。

・IBM ワトソン

IBMが開発した質疑応答・意思決定支援システムです。

アメリカのクイズ番組に出場し、勝利したことで有名になりました。
IBMはこの技術をコールセンターのカスタマーサービスや医療などに応用できるとしています。
日本ではソフトバンクが新卒採用選考でワトソンを使用することを発表し、話題になりました。

いかがでしたか？
今回はAIの基礎知識についてお話ししました。

これからどんどんAIを利用したサービスが登場してくると予想されますが、今回の記事で学んだ基本的な知識を持っていると理解もしやすいのではないでしょうか。

AIの研究は日進月歩。
いつの日か本当に人間の心をも持ったSF映画のようなロボットが完成する日が来るかもしれませんね。

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