[テクノロジー]AI 人工知能とは?①(初心者向け)

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今年になってメディア等で本当によく聞くようになったこの言葉

AI/人工知能

AI活用のビジネスや商品、

またシンギュラリティ(後ほど解説)などの概念、

話題のテクノジーであることは間違いありません。

そんな技術について今回は説明していきます。


AI/人口知能とは?

人工知能とはartificial intelligenceの略称でAI。

どんなものなのかというと、

人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術ソフトウェアコンピューターシステム

とWikipedia先生。

わかりやすく言うと

人間がする作業や行動をコンピューターが人間のように行うという感じですかね。

結局、人間>AIなんでしょ?

そんなことはく、AIの能力は特定分野にもよりますが人間同等もしくはそれ以上になります。

 

AIの分類

AIは概ね2つに分類分けできます。

  • 汎用型人工知能:人間の活動全体を模倣しようとする
  • 特化型人工知能:活動の一部を模倣する特化型人工知能

今世にあるのは特化型人工知能ものもになります。

汎用型人工知能と言うと、より人間に近く「人間型ロボット」みたいな感じです。

AIの歴史

第1次AIブーム(1950年代〜1960年代)

 このときに初めて人工知能いう言葉が生まれます。

 しかし処理能力の限界から10年程度で終わります。

第2次AIブーム(1980年代〜1990年代半ば)

 1990年代はAIの多くの分野で様々なアプリケーションが成果を上げた。

 チェス専用コンピューターが同分野において世界チャンピオンに勝ったのもこの時。

第3次AIブーム 2000年代

 「機械学習」「ディープラーニング」の2つのテクノロジーの研究が大幅に進化します。

 「機械学習」は大量で多様なデータ「ビックデータ」の普及により機械学習が普及していきます。

 「ディープラーニング」は深層学習多層のニューラルネットワークによる機械学習手法。

 神経細胞(ニューロン)にちなみ脳機能の特性を持たせた数学モデル。

 コンピュータの高性能化により、大量のデータを多層にて学習します。

 2013年には「東ロボくん」が大学入試センター試験と東大の2次試験の問題を解読

 「東大の合格は難しいが、私立大学には合格できる水準」と判定された。

 2015には「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に勝利

 このときの手法、ディープラーニングが注目を受けることになります。

AIの得意分野

大規模な計算を高速に行うこと

多数の記憶から最適解 (例:米IBM「Watson」など

共通点,ルールを見つける (例:google「Alpago」など

 (反対に材料が少ないと判断が難しくなるときがある)

過去のデータから未来を予測する。たとえば災害発生予測等

柔軟かつ高速な判断と実行「ロボアドバイザー」の投資分析、高速トレードなど(例:「WebBot」など

・ネットワークやサーバー上の不正またはその予兆の発見

画像認識では人間以上の能力

ディープラーニングが最も得意とする分野が画像認識です。

特化性のある分野である程度の情報材料が揃っている場合、

認識はもちろん規則性や相互性を見つけることができ、かなりの能力を発揮します。


今回のまとめでも、AIが様々な分野で有益な成果をもたらすことは少し理解していただけたかと思います。

次回記事ではAIの未来や懸念といったところで、

人間の生活にどう影響してくるかを紹介します。

 

 

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