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スマートホーム(スマートハウス)の記事 2019.03.15

人工知能(AI)とは何か?AIでできること、医療との関係、人間の仕事が奪われる未来は訪れる?

記事ライター:iedge編集部

人工知能やAIという言葉を聞いたことはあっても、その意味を正しく理解している方は決して多くありません。企業や団体においてAIを活用して業務効率を向上させる取り組みが徐々に増えていますが、プロジェクトの担当者自身もAIの知識が少なく、何から初めれば良いのか分からないというケースも聞こえてきます。

そこで今回は、そもそもAIとは何なのか、AIにできることとできないこと導入事例なども含めて詳しく紹介していきます。今回の記事を最後まで読んでいただくことで、AIに関する基本的な知識や、身の回りでの活用のアイディアが得られるはずです。

 

人工知能(AI)とは何か?

AIの文字が表示されているタブレット端末

AIとは「Artificial Intelligence」の略称で、日本語に直訳すると「人工知能」という意味を指します。人間の言葉を理解する、画像や映像を認識する、予測を立てるなどといったように、あたかも人間の脳で何かを考えているような働きをするのがAIとされています。

実はAIという言葉が指す範囲は非常に広く、明確に定義されているものではありません。最近ではオフィスでの業務効率化を実現するためにRPA(Robotic Process Automation)が導入されたり、IBMが開発したコグニティブ・コンピューティングのような自然言語を理解して学習する仕組みのものも登場しています。

一般的にはこれらをすべて総称して「AI」とよばれることが多いのですが、実はそれぞれ得意なことと不得意なことがあります。

 

人工知能(AI)の歴史  過去から最新まで

AI、すなわち人工知能は、実は最近になって登場したものではありません。AIの歴史を紐解いていくと、その古い歴史が見えてきます。

AIには過去から現在に至るまで3回の大きな波がやってきています。どのような過程を経て現在の人工知能ブームに行き着いたのか、その変遷を詳しく見ていきましょう。

人工知能(AI)の誕生は1950年代

そもそもAIが誕生したのは今から60年以上前の1950年代にまで遡ります。当然のことながら当時のコンピュータの性能は決して高いものではありませんでした。

しかし、「ニューラルネットワーク」という人間の脳細胞の結合の仕組みに倣ってコンピュータに問題を解決させる研究が行われたり、対話型プログラムである「ELIZA」というシステムが開発されたりしたのもこの時代です。これは現在のSiriやGoogleアシスタントのようなシステムの基礎となった研究でもありました。

この時代の人工知能は単純な構造であったこともあり、複雑な問題解決には不向きで実用化には至りませんでした。そのため、この後しばらく冬の時代を迎えることになります。

知識ベースの人工知能

人工知能の誕生から30年あまり経った1980年代、AIにとって二度目のブームが到来します。コンピュータに知識を与えることで、より複雑な問題解決を実行できるようになりました。

コンピュータの性能も向上し、初期のAIに比べて実用化も不可能ではなかったのですが、問題となったのは知識のベースとなるデータ量でした。コンピュータ自らがデータを拾い集めることはできず、処理に必要なデータは人間の手によって収集しなければなりませんでした。

この頃はまだインターネットも登場していない時代であったため、人間の手によって集められるデータは限定的なものに過ぎません。そのため、当時のAIは一般的には普及せず、ごく一部の限られた専門的な分野において活用されたに過ぎませんでした。

ビッグデータを活用したディープラーニングの登場

三度目のAIのブームは2000年代後半から現在に至るまで続いています。第二次ブームにおいて課題であったデータ収集が効率的になったことが大きな理由として挙げられるのですが、その裏にはビッグデータとよばれるものがありました。

ビッグデータとはその名の通り、極めて大量のデータです。あらゆる分野においてデータを収集し、それをコンピュータが処理することによってさまざまな傾向が見えてきます。ビッグデータを取り込んだコンピュータがみずから学習し、従来のように細かなプログラミングをしなくても最適な処理が可能になりました。

このように、コンピュータがみずから学習していくことを「ディープラーニング」とよんでいます。

機械学習と深層学習(ディープラーニング)とは?

機械学習とディープラーニングのイメージ画像

人工知能を知るうえで切っても切り離せないのが「機械学習」と「深層学習」です。深層学習は別名「ディープラーニング」ともよばれ、ここ数年で大きな注目を集めています。それぞれの特徴や違いについて紹介していきましょう。

機械学習とは

機械学習とは人間がコンピュータに対して何らかの指示を与え、一定を法則性を理解させる仕組みのことです。

例えば、デザインは同じで色違いの洋服があった場合に、色を見分けて写真を分類させるといったような学習方法です。身近な活用事例としては、スマートフォンの顔認証システムなどが代表的です。

深層学習(ディープラーニング)とは

深層学習とは機械学習の一部であり、より幅広い特徴をコンピュータがみずから把握します。たとえばスマートフォンの写真から特定の人物が映ったものだけを抽出したり、フォルダ別に分けるといったものは典型的なディープラーニングの仕組みです。

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AIの種類・特徴とは?

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