AIはよく耳にする方も多いのではないでしょうか。現在は身近な存在となっていますが、定義や特徴など詳しく知らないかもしれません。AIの歴史や種類事例など、具体的に解説しますので、参考にしてみてください。
AIの定義は「人工的につくられた新しい知能をもつ世界」
実は、AIには統一された明確な定義は存在しません。「人工的につくられた、知能を持つ実態」「人工的に作る新しい知能の世界」など、様々な専門家が定義しています。
AI（人工知能）とは「artificial intelligence」の略称です。
専門家が定義している内容を、以下に一部紹介します。
| 人物 | 所属 | 定義 |
| 中島秀之 | 公立はこだて未来大学 | 人工的につくられた、知能を持つ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である |
| 西田豊明 | 京都大学 | 「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である |
| 溝口理一郎 | 北陸先端科学技術大学院 | 人工的につくった知的な振る舞いをするためのもの（システム）である |
| 長尾真 | 京都大学 | 人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである |
| 堀浩一 | 東京大学 | 人工的に作る新しい知能の世界である |
| 浅田稔 | 大阪大学 | 知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない |
| 松原仁 | 公立はこだて未来大学 | 究極には人間と区別が付かない人工的な知能のこと |
| 池上高志 | 東京大学 | 自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らって、人工的につくり出せるシステム |
| 山口高平 | 慶應義塾大学 | 人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム |
| 栗原聡 | 電気通信大学 | 人工的につくられる知能であるが、その知能のレベルは人を超えているものを想像している |
| 山川宏 | ドワンゴ人工知能研究所 | 計算機知能のうちで、人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼んで良いのではないかと思う |
| 松尾豊 | 東京大学 | 人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術 |
出典 松尾豊「人工知能は人間を超えるか」P45から作成
AIの種類
AIの種類は「汎用型」と「特化型」が存在します。具体的に見ていきましょう。
汎用型AI
汎用型AIは、特定な範囲はなく様々な課題を処理を行うこと。プログラム以上の状況でも、応用して問題を解決します。人間に近い能力を持つシステムです。未だ実用化はされていません。
特化型AI
特化型AIとは、特定の領域の課題を処理する人工知能のことです。画像や音声認識、言語処理、推論など様々なプログラムが生まれています。プロ囲碁棋士にAIが勝利したときは話題になりました。
AIの歴史
AIの歴史は第一次から第三次までありますが、ブームの時期と停滞している時代が交互にありました。現在は、注目されている時代が続いています。
第一次AIブーム
1956年にアメリカのダートマス大学で開催された「ダートマス会議」で、初めて人工知能という言葉が使われました。第一次AIブームでは、コンピューターで推論と探索が可能となりました。言語の翻訳、迷路の脱出といった単純なシステムを扱えても、複雑な課題を解決できないことが分かり、その後は停滞していったのです。
第二次AIブーム
1980年～1990年代は第二次AIブームでした。エキスパートシステムが開発され、人工知能が実現可能になりました。しかしコンピューターが大量の情報を理解するには困難で、特定の領域に限定されたのです。AIは再び冬の時代になりました。
第三次AIブーム
ビッグデータを扱えるようになり、人工知能の機械学習が使えるようになりました。さらにディープランニングが発展し、人工知能が自ら学習できるまでになったのです。第三次AIブームは、2000年代から現在まで続いています。
機械学習の種類
機械学習の手法は4つあります。それぞれの特徴を解説します。
教師あり学習
教師あり学習は、正解となる学習データーを活用します。正解、不正解がはっきりと分かる学習法です。プロセスは認識、予測の二段階で構成されています。
教師なし学習
教師なし学習は判定をせず、正解を与えない学習法です。正解、不正解のどちらでもない問題を解決するために使われます。例えば、新しいサービスを出すときのターゲットを決める場合などです。
強化学習
強化学習は、機械学習の一種です。コンピューターが試行錯誤しながら、行動を選択し実行できる手法のこと。掃除ロボットは、強化学習の技術が使われています。
ディープランニング
ディープランニングは、機械が自ら学習して、人間の能力以上の結果を出すことが可能です。人間が識別するのが難しいことでも、コンピューターが判別できます。
代表的なAIの事例
AIの事例は様々ありますが、今回は4つ紹介します。
エキスパートシステム
エキスパートシステムは、専門家のかわりに、専門知識がない初心者でも問題解決が可能となるコンピューターシステムのこと。専門家と同レベルの知識で推論し、判断やアドバイスをしてくれます。
事例ベース推論
事例ベース推論は、過去の問題の解く方法を推論し、新たな問題を解く方法を明らかにするプロセスのこと。一般的に4段階のプロセスがあり、検索、再利用、再生、記憶と定められています。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞、ニューロンからきています。脳の機能をコンピュータ上に取り入れたのです。それにより、複雑な情報も処理できるようになりました。より複雑な問題解決ができるようになったのがディープランニングと言います。
画像生成
画像生成は、描きたいイメージをテキストや文章で入力すると、自動で簡単に画像が作成されます。年々、クオリティが高くなりSNSでも話題になることも多いです。
