【5分でわかる】人工知能(AI)とは?概要や種類をわかりやすく解説

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こんにちは!侍エンジニア塾ブログ編集部です。

最近、「人口知能ってなんなんですか?」という質問をよく受けます。

2016年に入って耳にする機会が増えた「人工知能」。
「わかるようでわからない」、「説明はできない」といったようなモヤモヤを抱えている方も多いでしょう。

そこで今回は、人工知能とはなんなのか?といった概要や、人工知能の種類などがたったの5分でわかるように解説していきます!

これを読めば短時間で、「人工知能について説明はできるよ」というレベルになれるのでぜひ参考にしてみてください。

人工知能とは?

まずは人工知能の説明をみていきましょう。

人工知能とは、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。

具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことをいう。

人工知能の応用例としては、専門家の問題解決技法を模倣するエキスパートシステムや、翻訳を自動的に行う機械翻訳システム、画像や音声の意味を理解する画像理解システム、音声理解システムなどがある。

人工知能を記述するのに適したプログラミング言語としてLispやPrologなどが知られている。 / 参照

まさにわかるようでわからないといった感じですよね。

しかも現段階では、人工知能について厳密な定義というものはまだ定まってないんです。

というのも、人工知能研究者、研究機関によってその解釈や認識に多少のずれがあるからです。

その中でも、人工知能に関する名著「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」の著者である松尾氏の言葉を借りてわかりやすく定義すると、

人工的に作られた人間のような知能 / 参照

このようになるかと思います。

人工知能の歴史は?

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参照

人工知能の研究の歴史は、「ブーム」と「冬の時代」の繰り返しと言われています。

歴史を紐解いてみると、実は人工知能の第1次ブームは1956年〜1960年代、第2次ブームは1980年代にすでに来ています。

いずれも本来の人工知能の実力が理解されないまま、限界が見えた段階からブームが去ってきました。

そして、2010年以降に第3次ブームが起こり、この流れが現在も続いています。

第3次ブームがきている背景として、

  • ビッグデータの普及
  • ディープラーニング(後述)の発見
  • 人工知能の影響力や脅威の伝達

などのいくつかの要因が挙げられています。

人工知能の種類とは?

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参照

特化型と汎用型

人工知能には目的やできることよって大きく種類を分けることができます。

個別の領域に特化して能力を発揮する「特化型人工知能」と、異なる領域で多様で複雑な問題を解決する「汎用人工知能(GAI)」の2つに分類できます。

専門用語が少し多いですが、こちらでもよくまとまっていますので目を通してみてください。

弱いAI・強いAI

さらに、「弱いAI」「強いAI」と言う分類もあります。

ある枠の範囲で考える人工知能を「弱いAI」と呼び、ある一定の範囲ではすでに人間のレベルを超えてきていたりします。

しかし、このAIはあらかじめプログラムされた事以外は何も出来ません。

なので、人間の能力の補佐や拡張としての機能を期待されています。

逆に、ある枠を超えて考える人工知能を「強いAI」と呼び、人間のようにものを考え、認識・理解し、人間のような推論・価値判断のもとに実行をすることができるものを指します。

この AIは自律的に学び、意思決定行うことができるものです。

人工知能のレベルとは?

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参照

人工知能は、分類以外にもレベルでわけることができます。

【レベル1.アルバイト:制御プログラム】

温度の変化に応じて機能するエアコンや冷蔵庫などがこのレベルになります。

言われたことしができない点でアルバイトに例えています。

マーケティング的に「人工知能搭載の◯◯」といったような売り出しがされることもあります。

【レベル2.一般社員:対応パターンが多いもの】

いわゆる人間の持つ知識をできる限りたくさん入れこんでいる状態です。

ルールを教えれば、そのルールに則って多彩な動きや判断が出来ます

将棋のプログラム掃除のロボット、質問に答える人工知能などの、「弱いAI」がこれに該当します。

【レベル3.課長クラス:対応パターンを自動的に学習するもの】

レベル3になるとある程度のサンプル数から自動的にそのパターンとルールを学ぶことができます。

判断軸さえあれば、データからルールを設定・学習してより良い判断ができるのです。

これはGoogleなどの検索エンジンなどに代表されますが、「AはBである」という構造を1から100まですべて理解するのではなく、ある程度のパターンから推察して最も近いであろう選択肢を選ぶことが最大の特徴です。

【レベル4.経営層:対応パターンの学習に使う特徴量も自力で獲得するもの】

このレベルは先ほどのレベル3にあったパターンとルールさえも人工知能が自ら学んで知識データとして積み重ねていく段階です。

判断軸を自分で発見し、自分でルールを設定して、判断を下すことができます。

レベル3とレベル4の段階ではそれぞれ、「機械学習」「ディープラーニング(深層学習)」という技術が必要になってきます。

次はそれを説明していきます。

機械学習と深層学習とは?

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まず機械学習とは、大量のデータを処理しながら「分け方」を自動的に習得することです。

学習の根幹を成すのは「分ける」という処理である。ある事象について判断する。それが何かを認識する。うまく「分ける」ことができれば、物事を理解することもできるし、判断して行動することもできる。「分ける」作業は、すなわち「イエスかノーで答える問題」である。 / 参照

この「分ける」ための軸をあたえてくれればそれを活かして学習していけるのが「機械学習」なのに対して、「ディープラーニング(深層学習)」とは、「分けるための軸を自分で見つけることができる」ものを言います。

少しわかりづらいと思いますので、例えば「猫」に例えて話していきます。

僕たちは猫を一目見ただけで「猫」だと瞬時に判断できますよね?

当たり前のことなのですが、では人工知能にこれを認識させようとした場合どうなるでしょうか?

まずは、猫の特徴を覚えさせる必要があります

まず、「どの部分が猫と判断できる特徴なのか?=特徴量」を人が人工知能に教え込む必要があります。

そして、その特徴を元に認識した物体が「猫」であるという概念を覚えてもらう必要があります。

以前までは、 「人工知能がこの特徴量と概念を誰の手も借りず自ら学習できないこと」が最大の壁だったのです。

「ディープラーニング(深層学習)」は、この特徴量を自分で見つけ出すことができる技術で、最大の壁を崩すことができる可能性を持った技術なのです。

まずは機械学習から

「ディープラーニング(深層学習)」は特徴量を自分で見つけ出すことができる優れた技術なのですが、見つけ出す特徴をプログラマーがアルゴリズムに指示しなければならないので高度なプログラミングスキルを必要とします。

ですので、人工知能を作ろうと思った方はまずは機械学習からはじめることをおすすめします。

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人工知能とロボットの違いは?

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そもそも人工知能とロボットを混同している方も多いと思います。

人工知能はいわゆる人間でいう「脳」であり、ロボットではありません。

現状、工場などで稼働しているロボットはプログラムなど外部情報の入力があってそれにあった動きを実現しているだけです。

もちろん、その中には人間で言う「知識」が情報として埋め込まれているものもあります。

それでは、今いろいろな産業で活躍しているロボットと人工知能の何が違うのかというと、それは「自ら考える力が備わっているかどうか」です。

ロボットと人工知能を分ける時は、これが大きな線引きになりますね。

人工知能のこれから

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上の説明でいうと、実は「人工知能」そのものはまだ誰も発明できていません。

本当の意味での「人工知能=人間のように考えるコンピュータ」はまだできていないという意味です。

現在日常の中で人工知能と言われているのは、いわゆるこの「人間のように考えるコンピュータ」を生み出そうとした過程で生まれた副産物です。

例えば、音声認識、文字認識、自然言語処理(かな漢字変換など)、検索エンジンなどが人工知能の研究から世の中に役立つモノとして活躍しているわけですね。

なのでこれから「ディープラーニング」の研究などを含めて、「本当の意味での人工知能ができるのか」という今後の進展に注目していきましょう。

まとめ

いかがでしたか?

人工知能とはなにかという概要や種類などを解説してきました。

これからの未来、きっと人工知能は市場や日常生活などに進出してくるでしょう。

なので闇雲に恐れるのではなく、しっかりとした知識を持って、活用、共存していければいいと思います。


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