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写真家プログラマーKのIT効率化術

AIで使われる用語入門

さて今日は、「AIで使われる用語入門」というテーマでお送りします。

最近ブームの AI (人工知能) ですが、

先進的な技術であることや、専門性が高いことから

その概念や用語が難解です。

訳がわからず「理解する気にもならない」という気持ちもわからなくもありません。

しかし、人工知能は、ゆくゆくはインターネットやスマホのように、

当たり前に生活の中で使われる技術になります。

どうせ使うのだから、早めに触れて親しんでおく方が得策です。

まずは、基本的な用語をざっくりと理解しておくと、

人工知能に関する記事やニュースを読みやすくなるでしょう。

今回は、特によく登場する、

  • 人工知能 (AI)
  • 機械学習 (Machine Learning)(マシンラーニング)
  • 深層学習 (Deep Learning)(ディープラーニング)

の 3つについて解説します。

■人工知能 (AI)

人工知能は、英語で Artificial Intelligence, 略して AI とも呼ばれます。

人工知能とは、やや抽象的な説明になってしまう概念ですが、

人と同じような知的な働きや処理ができるものや技術のことを指します。

これまでのコンピューターは、与えられたプログラムに従って、

もくもくと従順に高速に働くものでした。

言われることはやるが、

応用が利かない、気が利かない、空気を読まないのが

コンピューターでした。

しかし、人工知能は、自分で考えて動きます。

こう説明すると、人間と同等の知能を実現した鉄腕アトムやドラえもんのようなものを想像するかもしれません。

そういった人工知能は「強い AI」と呼ばれています。

しかし、「強い AI」はまだまだ実現できていません。

今、実用化されようとしているのは「弱い AI」です。

「弱い AI」とは、汎用的な働きができる「強い AI」とは違って、

ある特定の目的達成に限定して知的な活動をする人工知能です。

例えば、囲碁、将棋、自動運転、画像認識、音声認識、翻訳、スパムフィルタなど、

それぞれの問題を解決するための専門の AI が作られています。

■機械学習 (Machine Learning)(マシンラーニング)

機械学習は、人工知能を実現するための一つの手法のことです。

コンピューターが登場してから何度か人工知能ブームがありましたが、

どれもうまくいきませんでした。

今回のブームでは、「機械学習」という手法が使えるようになり、

それがブレークスルーとなって、人工知能が「使えるもの」になりました。

では、その「機械学習」とは何なのか?

まず、「機械」とはコンピューターのことです。

コンピューターが自分で学習し、賢くなっていきます。

これまでは、人間がプログラムを組み、コンピューターはそれに従って動く、

というやり方でした。

人間に匹敵する知的な動きをコンピューターにさせるには、

人間がどのように知的に考えるのか、そのメカニズムを解明し、

それをプログラムとして実装する必要がありました。

これをやるのはとても複雑で、これまでの人工知能は失敗に終わりました。

「機械学習」は、プログラムを人間が作りません。

人間は、考える元になるデータを大量に与えます。

すると、コンピューターは、そのデータから学習し、自分で判断基準を作ります。

例えば、人間の赤ちゃんが「まんま」という言葉とそれが指すものを何度も見聞きして、

その言葉が「食べ物」を指すことを学習するように。

一度、判断基準 (モデル)ができると、

新しいデータが来た時に、そのモデルを使って判断すれば、

正しい結果を導き出しやすくなります。

(時には人間は判断ミスするので、それと同等の人工知能も判断ミスする場合があります。)

PC, スマホ、インターネットが普及したことで、

大量のデータ(テキスト、画像、音声、動画など)が

デジタルで生成され、コンピューターで処理できるようになりました。

また、例えばスマホや車に入っている GPS などのセンサー類も広く普及し、

これまで取れなかったデータが取れるようになりました。

IoT 機器が普及すると、さらに新しい種類のデータが取れるようになります。

機械学習の考え方自体は数十年前からありましたが、現実的ではありませんでした。

コンピューターの処理スピードの向上、

大量のデータを保存できる大容量ストレージ、

データを集める環境

などの条件が揃い、いまようやく機械学習が実現できるようになりました。

○ ○ ○

だいぶ長くなってしまいましたので、 

「ディープラーニング」については、

明日に回します。

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