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AIって何? AIって何が出来るの? AIブーム 進展と進化

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近年やたらとAIという言葉を耳にします。そこで、AIとはなんぞやという点に絞って記述します。

AIって何?

AIは、「Artificial Intelligence(人工知能)」の略です。端的に言えば、人を見分けたり、文章を他の言語に翻訳したりといった、かつては人間にしかできないと思われていた知的な推論・判断をするコンピューター・プログラムのことです。 かつてのAIは、「エキスパート・システム」と呼ばれるルールベースのものが主流でした。やがて「機械学習」と呼ばれる、大量のデータから計算機がルールを自ら学習する方法が台頭してきました。皆さんが普段から使っているインターネット上の「検索エンジン」なども機械学習を利用しています。AI(人工知能)という言葉を、ニュースで聞かない日はありません。「〇〇社がAI活用ビジネスを開始!」とか「この製品はAI技術を使っています」とか。どんどん進化するAIに「仕事を奪われる」「人類が滅ぼされる」なんて話もあります。

AIを過大評価して「何でもやってくれるんじゃないか」と期待したり、反対に「仕事がなくなる」とおびえる風潮もあります。

AIがどうやって動いているかを知ろうとしないで、表面的にAIを理解しようとする人がとても多いのがよくないと筆者は思っています。まるで人のような知能を持った機械が処理しているように勘違いされています。AIがあたかも人間と同じように考えるかのように書いている雑誌や記事も多くてとても残念に思います。

AIブームの進展と進化

それでは、歴史を少しひもときましょう。ざっくり最初に言ってしまうと、第1次ではAIに将棋とかチェスとかのゲームをやらせていたのです。第2次ではロジック(論理)でAIを動かそうとした。そして第3次の現在では、たくさんのデータを使っている状況です。

まず第1次について説明します。ボードゲームには、基本的には最も勝率が高い「最善手」というものが存在します。将棋でもチェスでもこの最善手を打ち続ければ、勝ちに近づいていきます。相手の手を予測した上でそれに対する自分が最善手を打ち続けると絶対に勝てるわけです。素人がプロに勝てないのも同じ感じです。トランプや麻雀みたいに“運”の要素がないため、勝ち方を知っている方が大体勝ちます。

この仕組みを簡単に説明すると、「もし相手がこう動いたら自分はこう動く」と先読みと試行錯誤を繰り返して最善手を探す、「探索」という作業をしているわけです。これは「考えること」に見えるのでAIの研究対象としていたのですが、これに関しては人間を簡単に超えることができてしまった。選択肢の数が増えるほどコンピュータ・パワーも必要になりますが、それも技術の進歩によって補われて、人間よりも先を読めるようになり、人間より強くなってしまった訳です。

ただし、これで決して人間の知能のまねができたわけではありません。これは、ゲーム盤のすごく限られた世界だけでの話ですから。リアルの世界では、私たちには手段もたくさんあるし、目に見えている情報がすべてではない。この延長線上では、リアル世界でAIを生かすことは難しいと分かったのです。

第2次については、人が考える仕組みとして「論理」に注目しました。これが第2次AIブームです。人間の判断をAIに代替させようと、「エキスパートシステム」というものを作ったこともありましたが、結果的にはうまくいきませんでした。エキスパート・システムとは医療や金融など専門家の知識が入ったシステムで、たとえば、「こんな症状が出ている人の病名は、〇〇だ!」のように、「AならB」と論理的な仕組みで、知的処理を模倣します。このようにすれば、ボードゲームのまねではできなかった、実世界の知識なども取り込んだ知的処理をまねできるはずでした。 しかし実際には、このルール同士に矛盾があることもありましたし、例外にも対応する必要がありました。そのため、でき上がったエキスパート・システムは、職人芸の塊のようになり、作った人がいなくなると誰もいじれなくなるという問題が発生しました。これは、AIシステムをハンドメイドしていたために、起こった問題といえます。

そこで、Webが登場しました。ここからが、現在の第3次AIブーム段階に移行します。Webにはたくさんのデータ、すなわち、ビッグデータがあります。誰もが毎日、文章や画像をアップロードしているわけです。そうすると、AIが学習するためのデータには事欠かなくなったわけです。人間がハンドメイドでルールを作るのが難しいなら、いっそのこと、入力と出力のデータをとにかく大量に持ってきてAIに覚えさせる。そうすることにより、AIは学習して、翻訳をしたり画像認識をしたりしてくれます。1次や2次のAIに比べると、人がどう考えているかを模倣するということよりも、入出力の対応を表面的にまねするだけの単純な仕組みです。Webの登場と、技術の進歩により現在のAIが実現することが出来た訳です。しかし、第1次、第2次、第3次すべての特徴を統合するようなAIですが、現段階では「どれか」を選択することしかできません。

AIって何が出来るの?

下図は画像から言語をジェネレートするサンプルです。

このように、学習能力と判断能力を備えたAIは、実に多くのことができます。

1.音声認識 ・・・ AIができることとして、最初に挙げられるのが、音声認識です。音声認識とは、音声をテキストのデータに変換する技術です。コンピュータは音声を1種の波形として認識しますが、その波形に対して最も近い文字に割り当てることで、音声からテキストデータへの変換を可能としています。この音声認識は、コンタクトセンターでよく利用されます。

2.画像認識 ・・・ 画像認識もAIができることのひとつです。画像認識とは、AIのカメラに写っているものを認識、判断する技術です。AIは画像データから特徴を抽出し、覚えた学習データから写ったものを認識します。画像認識で最もイメージしやすいのが、デジタルカメラの顔検出技術です。例えば、帽子をかぶっている、マスクをしているといった特殊な条件下においても、AIを活用することで高精度な顔認証が実現できます。

3.自然言語処理 ・・・ 「自然言語処理」とは、私たちが普段使っている言葉をコンピュータが理解できる形に処理することを指します。しかし人間の扱う言葉は伝えたい内容は同じでも、幾通りも表現方法があります。コンピュータは、曖昧なデータを処理することはできません。しかしAIなら蓄積された大量のデータや文脈などから、曖昧性がある言語を分析、理解することができるのです。

4.異常検知 ・・・ 異常検知とは、通常時の計測値をあらかじめ学習しておくことで、異常や異常が起こる予兆を検知する技術です。通常時のパターンとは著しく逸脱するパターンを検出した際に、異常と判断します。この異常検知は、工場の装置や車の制御センターなどあらゆるシーンで活用されています。

5.検索・探索 ・・・ 検索・探索も、AIが得意とする処理です。一定の条件下で、最適な結果を予測するのが検索・探索するという処理です。AIが「将棋名人や囲碁名人に勝った」というニュースを聞いたことがあるのではないでしょうか。そのAIも、検索・探索というAIの機能を活用して開発されたものです。

6.予測 ・・・ 将来の予測についても、AIはできます。現状のデータをもとにさまざまな条件を追加していき、将来をシミュレーションする機能です。

次回の予定は「機械学習 ニューラルネットワーク ディープランニングについて」です。

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