こんにちは。ryoです。
「AI」という言葉は最近よく聞きますよね！
ただ、AIで何が出来るのか聞かれると、
「名前はよく聞くけど何に使われてるんだろう？」
「うーん、具体的にはどんな技術か謎！」
といったようにあまり思いつく人は多くないかもしれません。
そこでこの記事では、「AIとはなにか」「AIの技術とは一体どういったものか」などの基本的な内容を紹介し、
・AIの代表的な技術
・AIの技術の課題
・AI技術者になるには
といった応用的な内容まで解説していきます。
話題のAIについて、技術面からしっかりと知識をつけておきましょう！
【こんな方に向けて書きました】
・AIの基本的な知識を身に付けたい
・AIの活用事例を知りたい
・AIに関する将来的な課題を知りたい
AIとは
AI（Artificial Intelligence）と一口に言っても、様々な種類があります。
AIはそもそも人間の脳を模したプログラムを指し、研究が行われている分野です。
ただ人間の脳のように、すべてに対してオールマイティに対応できるAIの開発は難しく、ある分野に特化したAIがメジャーになっています。
囲碁や将棋の世界で活躍するAIなどは聞いたことがあるかもしれません。
中でも最近は機械学習（Machine Learning）や、深層学習（Deep Learning）と呼ばれる技術の研究が盛んに行われています。
これらの技術は過去のデータから未来を予測するシステムをはじめとする様々なシステムに応用されています。
より深くAIそのものについて学びたい方は、こちらの記事をご覧ください。
AIの技術とは
AIの技術とはどういったものか、イメージがしづらい方もいるかもしれません。
AIはただひとつの方法で開発されるものではなく、先程出てきたような機械学習や深層学習などの様々な方式で行われます。
また、今日使っている発展したAIが開発されるまでに、様々な副産物を生み出してきました。
言語解析をするAIを生み出すために開発された自然言語処理技術も、その一つです。
このようなAIに関する技術はWebを通しても使われています。
詳しくはこちらの記事をご覧ください。
このようにAIと一口に言っても、様々な技術が絡み合ったり、生み出されたりしていることが分かっていただけたかと思います。
AIの代表的な技術
それではAIの代表的な技術について、見ていきましょう。
言語解析
人間はお互いが使う言語を理解しながら話しています。
これを機械にも実行させてみようという試みです。
AIにはまず言語を読み込ませ、構文を解析させる必要があります。
この構文を解析する段階が重要で、ここで自然言語処理や形態素解析という方式が生み出されました。
また、意味を持つ文章を生成する必要もあります。
この言語解析ができれば、AIは私たち人間と会話をすることが出来ます。
具体的には、「りんな」というAIと会話をすることが出来るサービスに使われています。
また、AIに小説を書かせようという実験があります。
画像解析
人間は目で対象の物を観察し、情報を得ています。
これを機械上でもプログラムしてみようという試みです。
AIに画像を読み込ませ、画像に写っている対象などの情報を解析します。
画像解析はGoogleが多くの成果をあげていて、中にはWebサービスとして提供されている技術もあります。
こちらも画像解析と、線が描かれた順番から類推をするAIです。
音声解析
SiriやGoogle Now、スマートスピーカーは人の声を聞き取り、音声を認識、解析します。
この、人の声を聞き取るという段階でもAIの技術は使われています。
特定の人物の声を学習し、特徴を学習しておくことで呼びかけに対応出来るようなシステムを自らが構築しています。
また音声解析の後は、テキストとして言語を解析する場合もあるので、自然言語処理とも結びつきの強い分野です。
最適化
今までの解析とは毛色が変わっていますが、これもAIの立派な得意分野の一つです。
最適化と言われてもピンと来ないかもしれませんが、複雑な経路の中で、限られた車の台数、人数で最適なルート案内などを行うシステムのことを指します。
最適化の問題そのものは以前から取り組まれていましたが、AIの技術が発展するにつれて大規模かつ複雑な問題にも視野を広げることが出来るようになりました。
最近では大規模な災害に備えた避難経路の策定などにも使われています。
AIの技術の課題
ここまではAIの良い面を中心に解説してきましたが、AIは万能ではありません。
雑誌やテレビなどを見ていても、まるでAIは魔法のように解説されていますが、分野によって様々な課題があります。
有名な課題の一つに、AIと人種差別という問題があります。
GoogleのAIが黒人をゴリラとして認識してしまったり、MicrosoftのAIが黒人を犯罪者として認識してしまったりする問題が起きています。
AIの方式によっても改善方法は大きく変わり、前者であれば画像解析の精度を向上させたり、後者であればAIに投入するデータセットの精査をする必要があります。
このようにAIは万能なものではないということを知っておきましょう。
AI技術者になるには
ここまでAIの技術について学んできました。
AIの技術者はどのようなスキルを持って、どのように働いているのでしょうか。
AIを手軽に扱うことが出来るフレームワークが、現在は多く開発されています。
しかし、そのようなフレームワークを中心に扱っていくのがAI技術者ではありません。
AI技術者は自分たちで新しくアルゴリズムを開発していく、いわばフレームワークで開発をするのではなくフレームワークを開発していく側の人たちです。
数学では解析学、線形代数学、確率論、統計学を中心に学び、現在主流の機械学習がどのようなアルゴリズムで動いているのかを調べていくことがAI技術者になるための道だと言えるでしょう。
まとめ
今回はAIの技術に焦点を絞って解説をしてきました。
一口にAIと言っても様々な手法、対象があることがわかって頂けたかと思います。
侍エンジニアではAIについて様々な解説を行っています。
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