人工知能(AI)ってなんだ??

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AI(Artificial Intelligence)すなわち人工知能ってなんだと思います?
ドラえもんみたいな?ロボットの知能みたいな?

このご時世でもまだAIってあやふやなイメージしかありませんよね

人工知能(AI)の定義

AI(Artificial Intelligence)という言葉は1956年に米国で開催されたダートマス会議でジョン・マッカーシー氏が初めて使ったとされています。
これ以降、人工知能が学術的研究分野として認識されいろんな方の研究対象になったそうです。

共通するのは、
推論や認識、判断など人間と同じ知的な処理能力を持つシステム(機械やソフトウエア含む)。
ってポイントです。

AIについても、これは人工知能だ、いやちがうなどと意見が異なることも多々あるようです。ど素人のわれわれは「そういうもんだ」とだけ覚えておけばいいのかなという感じ。

人工知能の分類

人工知能の大まかな分類についてみていきましょう。

人工知能ではないもの

スイッチで単純な動作をするような
「あらかじめ動作を決められていてその通りに動く機械」

電源ON・OFFで照明がつくだけ、消えるだけなど単純な機械制御のものは人工知能とはいいません。

単純な制御プログラムは制御工学やシステム工学といわれる分野で古くから私たちの身近なところで活躍している技術ですね。

人工知能と言えるもの

人工知能の分類

単純な機械制御以外のもので人工知能と広義に認識されているものは以下のものになります。

  1. 古典的な人工知能
  2. 機械学習を取り入れた人工知能
  3. ディープラーニングを取り入れた人工知能

古典的なAI(人工知能)

転職診断プログラムや心理テストプログラムなどの探索・推論・知識データを利用し、条件や状況に応じて動作や回答を変化させる複雑なプログラムを古典的な人工知能といいます。

現在は広く実用化されている技術です。

機械学習を用いたAI(人工知能)

学習によって得たモデルから「推論」するのが機械学習を用いたAIです。

ちまたでよく聞くビッグデータを解析・活用して、入力と出力の関係性を学習させた制御プログラムのことを言います。

統計学やパターン認識などの手法を用いてAIが判断する特徴を割り出します。

言葉が難しくなってきましたね。

極端な例ではありますが、多くの女性の中から男性である私をひとり判別するには、
男性である
という特徴が一つあればよいですよね。
しかし、多くの男性の中から私を一人判別するにはAIにたくさんの特徴を覚えさせなければなりません。
男性である、チャラい(うるさい)、お肉が好き、女の子が好き、髪が短い、、、、、etc
その中でも判断するのに適した特徴を与えてあげる手法が機会学習といわれるものです。

ここで機械学習を行ってできあがったものを「推論モデル」といいます。
いろんな書籍では単純に「モデル」ということが多いようです。

前述の古典的なAIも近年では機械学習を用いた製品にどんどん変わっていっています。

ディープラーニング(深層学習)を用いたAI(人工知能)

環境や条件、状況はどんどん変わっていきます。

これでいいって以前判断した特徴がずれてくることも多くあります。

学習結果(判断)に影響をあたえる特徴を特徴量と呼びます。

この特徴量という変数を自動的に学習する手法をディープラーニングといいます。

機械学習の限界とは

機械学習を用いた製品への注目が多く集まっていますが、機械学習にも得手不得手があります。

機械学習の限界を知り、ほんとうに有効なのかどうかを見極めることで
盲目に「AIをつかえばいい」なんていっている上司にドロップキックをかましましょう。

未学習データへの対応

AIは学習したことのあるデータについては強いです。
ということは未知なるデータが入力された際には、対応できないことがあります。

AIは機会(プログラム)です。ルールから外れたことはできません。

それでもAIが何かしらの判断を下した時、その判断が誤っている可能性がとても高いです。

過学習による予測できない事態

入力されたデータが学習データに適合していても、うまく予測を導き出せないことがあります。
それはモデルを作成する際に「偏ったデータ」「データ不足」の状態で教育してしまったことによる「過学習」と言われる状態です。

そうなると役に立たないAIができあがってしまいます。

機械学習の制度をあげるには、質が良い大量のデータが必要です。

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