AIって何なの？

「AIって知ってる？」と聞いて、
「聞いたことない」という人は今やいないと思います。
身の周りにAIが関係しているものもたくさんありますよね！
でも「AIって何なのか説明できる？」と聞くと
「？？？？」ってなりませんか？
身近だけどよくわからない技術【AI】
今回はそのAIについて解説していきます。

AIとAI技術

それでは、まずはじめに質問です。
【AI】ってなんの略ですか？（英語で）

こんな風になる方もいるかもしれませんので改めて

AI = Artificial：人工 Intelligence：知能

つまり【人工知能】のことです。
日本語なら機器なじみがありますよね！

ではもう一つ質問です。
AIは既に存在していますか？

これは自信をもって答えられますよね！
SiriやGoogle Homeといった音声認識ツールはイメージしやすいですし
ロボット掃除機に代表されるスマート家電もAI搭載と謡っています。

でもこの答え、正確にはNoなんです…

AI＝人工知能とは、文字通り
人の手によって生み出された人間と同等あるいはそれに近い知能のことです。

しかし、そもそも人間の知能がどんなプロセスで動いているのかすら
すべてを解明できていません。

そんな中で、何とか人間の知能を機械に置き換えてAIを実現しようとして
開発されているのが【AI技術】です。

そう、今僕たちが身近に感じている“AI”＝“AI技術”
というわけです！

なので、、、

と友人に言われたら、

と言ってあげてください。たぶん嫌な顔をされます笑

AIの歴史

さて、そんなAIですが
つい最近研究がされるようになった技術だと思っていませんか？
実はこれも違います！
AIは過去に何度か研究ブームが起こっています。

　　◆第１次AIブーム

　　
　　◆第2次AIブーム

そして、現在は…
第3次AIブームの真っただ中ということになります！

現在のAIの特徴

現在進行形でブームとなっているAIの特徴を解説していきます。

①機械学習
今までのAIは「論理」が考え方のベースとなっていました。

例）A＝BかつB＝Cならば、A＝Cも成り立つ

これを積み重ねていくことで答えを導き出してきました。

ただこれだけでは、たとえば画像認識などを行うことはかなり困難です。

そこで登場したのが、「統計学」です。

この機械学習では膨大な統計データを機械に覚えさせて、
人間の中にある　“何となくの感覚”　を再現しようとしています。

たとえば、

この写真を見て、人間は当然イチゴだとわかります。
これは今まで生きてきた中で、たくさんイチゴを見てきたので
特に論理的な理由はなくても判断できますよね。

機械学習では、大量のイチゴの画像を覚えさせ
座標(位置)と色の配置が似通っているものをイチゴと判断します。

この覚えさせるのに必要な膨大なデータを
【教師データ】と言います。

ただ教師データは機械が特徴を判断しやすいように
少し人の手を加えてあげる必要があります。
この点が機械学習の弱点となります。

②ディープラーニング
そこで機械学習の弱点を克服しようとして登場したのが
ディープラーニング（深層学習）です。

簡単に説明すると、
膨大なデータの中でどこに特徴があるのかを、
コンピュータ自身に検討させる仕組みです。

これは、特徴を示したデータを人の手である程度作る必要があった
機械学習の効率を飛躍的に進歩させました。

ただこれにはコンピュータの高い性能が求められます。
この辺はハードウェアの進化もあって成り立っています。

ただこれも万能ではありません。
全てのものを数値とした時に、似た特徴があるものを導き出すものなので
意味を理解できないのです。

つまり、、、

①山田くんは佐藤さんのことが好き

②佐藤さんは山田くんのことが好き

これは、人間が見れば全く違う意味の文章だと簡単にわかりますが、
コンピュータはこの違いが理解できません。
むしろ書いてある単語は似ているので同じものと判断する可能性すらあります。

この【意味を理解することができない】という点が、
現代のAIの最大の弱点となります。

まとめ

• 現在話題に上がるAIとは、AIを実現するための【AI技術】のこと
  
• AIは実は、1950年代からブームを繰り返して現在は【第3次AIブーム】の最中
  
• 現在のAIの要は膨大なデータ（＝教師データ）を使った【統計学】
  
• 現在のAIの最大の弱点は【意味内容を理解することができない】こと