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AI(人工知能)は何の言葉の略?歴史や仕組み、実例も簡単に解説

作成: 2018.08.06 更新: 2018.08.28

 

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最近メディアやニュースなどで見たり、聞いたりする機会が増えたAI(人工知能)。ここ数年で最も旬なキーワードかもしれません。
ただ、広く使われている言葉でも、以外とその内容を正確に知らない、なんてことはよくあるものです。ましてや、新しい技術用語はその傾向が強いといえるでしょう。

あなたはAI(人工知能)に対して、このように考えてはいませんか。

「AI(人工知能)が何の言葉の略称か知らず、いまさら人に聞けない」
Windowsの大流行を経て、「PCがパーソナルコンピューターの略」というのは大半の人に認知されているでしょう。しかしAI(人工知能)の意味を知っている人は意外にも多くありません。まずは正しい言葉の理解から始めるべきです。

「AI(人工知能)とはそもそも何なのか知らない」
もし技術者を目指すなら、AI(人工知能)の知識は必要不可欠。また、AI(人工知能)は、従来のPC同様に様々な業界の重要な役割を担うはずです。技術者でなくとも、AI(人工知能)の知識を備えることは重要となります。

「AI(人工知能)について知らないと、時代の流れに置いていかれそうな気がする」
AI(人工知能)は急速に身の回りで浸透し始めていますAI(人工知能)を知らないと、社会の大きな流れに取り残されるかもしれません。

この様な不安や焦りを少なからず感じているのならば、この記事がきっと役に立つでしょう。
AI(人工知能)について、言葉の意味からその歴史や仕組み、実例などもまじえて解説します!

AIはArtificial Intelligenceの略

AI(人工知能)はArtificial Intelligence(アーティフィシャル インテリジェンス)の略称です。

Artificial(アーティフィシャル)は「人工的な」という意味で、Intelligence(インテリジェンス)は「知性」という意味になり、日本語では「人工知能」と訳されます。

AIの読み方

技術用語は教わらないと読み方すらもわからないことがあります。「AI」をなんと読むかはご存知でしょうか?

AIをローマ字読みで「アイ」と読むのは間違いです。正しくはアルファベットの読み方で「エーアイ」と読みます。

AI(人工知能)とは

そもそもAI(人工知能)とは一体何なのでしょうか?その定義は様々に分かれていて、研究者によって異なるのが実状です。

「人間が脳で行っている知的作業をコンピューターで人工的に模倣するための概念や技術のこと」などと定義されるのが一般的です。

もう少し簡単に説明すると、コンピュータで人間の脳と似たような働きをするシステムを作る技術などをAI(人工知能)と呼びます。

AI(人工知能)の歴史

次に、AI(人工知能)の歴史についてみてみましょう。

AI(人工知能)は1950〜1960年代に最初のブーム、1980年代に2回目のブームがありました。今から50〜60年ほど前にはすでにAI(人工知能)の研究は行われており、最新の技術というわけではありません。

ただ、当時はまだ技術的にできることに限界があり、AI(人工知能)の働きは、人間の脳に遠く及びませんでした。

2010年頃から現在に至るまでもブームがやってきており、「第3次人工知能ブーム」と呼ばれています。

最近は「ビッグデータ(一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合のこと)の取得」や「ディープラーニングの活用」など、AI(人工知能)に関連した技術が急速に進歩しています。

こういった背景もあり、従来と比較してAI(人工知能)は正確な判断を下せるようになりました。結果、社会的に注目されている大きな要因にもなっています。

ただ、現在の技術をもってしても、人間の脳とそっくりな働きができるAI(人工知能)が完成してわけではありません。開発は続いており、ゆくゆくはAI(人工知能)が独立して行動・判断を下せるようになることを目指しています。

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機械学習とディープラーニング(深層学習)とは

前述にもありましたが、AI(人工知能)を支える技術として「機械学習」「ディープラーニング(深層学習)」があります。

AI(人工知能)を理解するためには「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」についても合わせて理解しておくべきでしょう。

機械学習とは

「機械学習」とは、データを反復的に学習して、そのデータのパターン(色や形、大きさなどの特徴)を見つけ出す技術です。

例えば、AI(人工知能)が「りんご」を理解しようとした時、「色(赤)」「形(丸に近い)」「大きさ(手のひらにのるサイズ)」などといったデータを学習していくのです。

実際はこのような漠然としたデータではなく、人間では判別できないほど細かいデータを取り込んで「りんご」という判断を下せるようになるのです。

これは、私たち人間が子供の頃に、物の色や形を覚えていくことと似ている。まさにAI(人工知能)は人間の脳に似た方法で成長し、同様の働きを働きができるように進歩していく。

大量のデータからあるパターンを見つけて、そのパターンからAI(人工知能)が正しい行動や判断を下せることを目指し、開発が進んでいます。

さらに機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの手法があります。

教師あり学習とは

教師あり学習では、教師(人間)があらかじめデータとパターンを紐付けします。AI(人工知能)が新しい情報を判別するときには、このデータとパターンの紐づけから答えを導き出します。

学校の授業のように、教師となる人間がデータを教え、AI(人工知能)は生徒のようにそのデータを取り込んで、物事をの判断を行います。その様子から「教師あり学習」と呼ばれているのです。

過去のデータから将来的に発生しそうな事象を導き出す時などに、教師あり学習が使われます。

例えば、天気予報などは、過去の気象情報からどのような天候になるかを予想するためにAI(人工知能)が使われています。

教師なし学習とは

教師なし学習とは、与えられたパターンや規則性を、AI(人工知能)自らが見つけ出す方法です。

取り込んだデータの分布状況を学習し、新しいデータがどのグループに近いかを判別することで、判別の精度を上げることができます。

おすすめ商品を紹介する「レコメンド機能」など、正解・不正解のない判断を必要とするときに使われる手法です。Amazonなどのネット通販サイトなどで取り入れられています。

強化学習とは

強化学習は、どのような行動をとれば最大限の報酬がもらえるかを学習していく方法です。

次にとるべき行動の選択肢が無数にあり、どれを選べばいいかわからない状況で判断を下す方法として強化学習が使われます。

判断となる基準が、「その行動を取った時に得られる報酬や効果が最大限になると想定されるかどうか」であり、AI(人工知能)が独自に判断します。

時折ニュースなどで話題になる囲碁や将棋のAI(人工知能)にも活用されている手法です。囲碁や将棋は、盤面における石、動かせる駒は限られているものの、無限に近い手が存在します。AI(人工知能)はその中から、もっとも勝利につながる可能性が高い手を選択していくのです。

すでにAI(人工知能)は以後、将棋のトッププロにも勝利しており、人間以上に的確な手を選択できる機能を備えています。

ディープラーニング(深層学習)とは

ディープラーニング(深層学習)とは、教師なし学習の一つに含まれます。

与えられたデータを、人間では定義づけや言語化できないほど細かく分析し、特徴やパターンを識別する学習方法です。

ディープラーニングがパターンを識別する過程を図に表すと、人間の脳(大脳皮質)のモデルと似ていることからニューラルネットワークとも呼ばれます。

このネットワークをより深く(深層)することで、AI(人工知能)による物事の判断も正確になります。

また、音声認証や画像認証など、人間の五感では判別できない情報を応用する際にも、ディープラーニングが役立っているのです。

AI(人工知能)の種類

AI(人工知能)の種類としては、「特化型人工知能(AGI)」「汎用人工知能(GAI)」の2つに分かれます。

特化型人工知能(AGI)とは

AGIは「Artificial General Intelligence」の略称です。ある特定の分野・領域において能力を発揮する人工知能のことを言います。

囲碁のプロ棋士にも勝利している「AiphaGO」などがAGIでは有名です。

汎用人工知能(GAI)とは

GAIは「Growing Artificial Intelligence」の略称です。様々な領域で問題解決をする人工知能のことを言います。

人工知能自体が学習し、自己理解、自己統制ができるように目指しています。しかし、実際はまだ研究段階の状況です。

弱いAI(人工知能)と強いAI(人工知能)

弱いAI(人工知能)は、ある特定の分野において決められた範囲の行動しかしないAI(人工知能)のことを言います。

強いAI(人工知能)は、自分で学習、思考し、判断を下すAI(人工知能)のことを言います。

AI(人工知能)の研究者たちは、将来的に強いAI(人工知能)の開発を目指しています。強いAI(人工知能)が開発され、例えばロボットに搭載されれば、「ドラえもん」のように自分の意思をもっているかのように行動するロボットが出来上がるかもしれません。

ただ、完全に自立して行動するロボットの実現化には至っていないのが現状です。開発は今後も進められていくことでしょう。

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AI(人工知能)にできること

AI(人工知能)は「機械学習」や「ディープラーニング」の機能を活用し、以下のようなことができるようになるまで進歩しています。

AI(人工知能)ができることの例を幾つか紹介していきましょう。

ものがどこにあるか識別する

自動運転の研究に使われているAI(人工知能)は、車載カメラの画像を取得し、ドライバーと同様に、通行人、対向車、標識などを識別することができます。

物を識別することで、道路を走ることができるのです。現状、自動運転車の普及は広まっていませんが。将来的には自動運転車のシェアが広がっていくことでしょう。

また、運転中の人間の視界では見落としてしまいそうな通行人や障害物を識別することにも役立ちます。近年、ドライバーの不注意や、歩行者の飛び出しによる事故は後を絶ちません。

こういった事故を避けるためにも、AI(人工知能)の機能が活用されているのです。

未確認の情報を推測・補完する

AI(人工知能)は教師あり学習によって、過去のデータから、未確定な情報を推測したり、足りない情報を補完することができるのは先ほど説明した通りです。気象予報に使われるAI(人工知能)が代表的ですね。

人間による推測、いわゆる「勘」と呼ばれるものの、一説には全く根拠がなく決断しているのではなく、自身の過去の経験によって決断しているとされています。

人間一人の経験だけで導き出せる決断は、根拠はあったとしても正確性には欠ける可能性が高いです。その経験、つまりデータをAI(人工知能)が大量に取り込むことで、より正確な推測を行えるようになるのです。

見える情報を言葉で説明する

AI(人工知能)では、画像を解析するだけでなく、その画像に何が写っているのかなどを言葉や文章で説明することまで可能にします。

例えば、1枚の写真をデータとして取り込んだ時に、人物が写っている、鳥が写っている、車が写っている、などを判断し、文章化することなどができるのです。

この機能を使えば、例えば写真に写っているテキストを、そっくりそのままテキストデータ化することも可能となります。

音声を判別する

AI(人工知能)では、人の言葉や動物の鳴き声、機械の音などを分析し、判別ができます。

例えば、会議のような複数人が話す場でもAI(人工知能)がそれぞれの声の特徴から話している内容を聞き分けることができるのです。

また、機械の音の変化から、発生している故障なども判別も可能。人間の耳では聞き分けられないような小さな変化を聞き分けられることから、工場などでもAI(人工知能)が導入されていることもあります。

モノクロ画像をカラー画像にする

人間はモノクロの画像を見たときも「リンゴの色は赤」「葉の色は緑」などのイメージから、カラー画像を想像することができます。

AI(人工知能)もそのようなパターンを蓄積することで、モノクロ画像をカラー画像に変換できるのです。

人間の声の指示通りに動作する

皆さんもご存知、iPhoneに搭載されている「Siri」や、スマートスピーカーの「Google HOME」「Amazon Echo」。

これら製品では、人間の声に反応して、その指示通りの動作を行うAI(人工知能)が実装されています。

なんと驚くべきことに、AI(人工知能)同士が独自の言語で会話を始めたという事例も出てきているのです。

AI(人工知能)同士の会話について、興味がある皆さんはこちらをご参照ください。

参照:【2018年度最新版】人工知能(AI)同士の会話とは。アプリやチャットボットの作り方も紹介

作曲する

人間によって取り込まれた楽曲の情報から、AI(人工知能)が自動で曲を生成できます。

また、作曲の補助をしたり、鼻歌が曲になるように自動で編曲するといった機能まで再現されているのです。

AI(人工知能)の自動作曲について、興味がある皆さんはこちらをご参照ください。

参照:人工知能が作曲家に。Amper Musicとは?事例や仕組みを解説

文章を書く

AI(人工知能)が新聞記事の文章などをデータとして解析し、パターンを理解することで文章を書くことまで可能になっています。

定型的な文章を必要とする場合、人間が一から文章を書くよりも、AI(人工知能)を活用した方が効率よく作成できることがわかっています。

AI(人工知能)が小説を書き、星新一賞の一次審査を通過したという事例もあります。更に驚くのは、星新一賞では、人間以外(人工知能等)の応募作品も受け付けているのです(第6回日経星新一賞募集要項より引用)。

AI(人工知能)の小説制作について、興味がある皆さんはこちらをご参照ください。

参照:人工知能(AI)が小説を生成?気になる詳細と仕組みを徹底解説

画家の絵を再現する

AI(人工知能)では、有名な画家が描いた絵の特徴や色使い、絵画の表面の凹凸なども分析して、再現することができるのです。

文章を書く人のクセだけでなく、絵を描く人のクセや色を使う傾向、好みまで判別できるようになってきています。

映画のトレーラーを作る

あらゆる映画のトレーラー(予告映像)のデータを蓄積することで、その映像を見た人が「映画を見てみたい」と思うであろうトレーラーをAI(人工知能)が作成することにも成功しています。

人間の感情までもAI(人工知能)で読み取ろうとする取り組みまで行われているのです。

しかし、AI(人工知能)で人間の感情を読み取るというのは、まだ実用化には程遠いというのが現状です。感情の微妙な変化は、人間同士の方が分かり合えるというケースがほとんどでしょう。

人間の感情は、一人だけを見ても多様な変化を見せます。参照するべきデータ量が多すぎるため、AI(人工知能)といえど、判別は難しいのです。

AI(人工知能)の活用事例

ここからは実際にAI(人工知能)を活用した事例を紹介しましょう。

私たちが想像する以上にAI(人工知能)は身近な存在となり、生活を支えてくれています。

ロボット

AI(人工知能)は、ロボットの知能として働いているのです。現在はまだ人間の要求にすべて応えられるレベルには達していません。チャットボットの様に定型的なやりとりができる程度です。

「Pepper」など、店舗での顧客対応をするロボットにもAI(人工知能)が搭載されています。

しかし、今後のAI(人工知能)の発展次第では、ロボットが自分で最善の判断を下して受け答えや行動することも可能になるでしょう。

Amazonなどの「レコメンド機能」

Amazonなどで見られる「あなたにオススメの商品」といった部分にもAI(人工知能)が活用されています。

ユーザーが過去に購入した商品の特徴やジャンルなどから、それらの商品に近い商品を抽出しているのです。

医療の診断

AI(人工知能)が過去の患者の症例や治療例などを分析し、診断することもできるようになりました。実際に病院で活用されている事例も既にあります。

人間では記憶しきれないほどの情報量を記憶し、瞬時に分析できることから、医師がより正しい診断するためのサポート役として活用されるようになってきています。

自動運転機能

車に搭載されたセンサーによって、周囲にいる車や人を検知しながら動く「自動運転機能」もAI(人工知能)によって実現されつつある分野です。

まだ、事故の危険性もあり、一般的な普及にまでは至っていませんが、将来的には自動運が普及していくと予想されています。

自動車事故は人的なミスが原因となるケースが多いです。AI(人工知能)の性能が上がり、人間が運転するよりも安全性が認められれば、自動運転車の普及も進むでしょう。

AI(人工知能)に奪われる可能性のある仕事の例

AI(人工知能)によって、現在人間が行っている仕事がAI(人工知能)に奪われてしまう可能性もあります。

作業が単純で、人間に行わせるよりもAI(人工知能)に代替してしまった方がコスト削減になる仕事ほど、結果的に人間の働く機会が奪われていくことでしょう。

例えば、受付業務やコールセンター、タクシードライバー、スーパーやコンビニのレジ係などが代表的な仕事と言えます。

これからの業界トレンドについて、興味がある皆さんはこちらをご参照ください。

参照:【2018年版】これから伸びる業界、衰退する業界

AI(人工知能)開発にはプログラミング言語のPython(パイソン)がよく使われる

AI(人工知能)の開発にはプログラミング言語のPython(パイソン)が使われることが多いのです。

Pythonが使われる理由としては、まず言語の難易度や文法のシンプルさがあります。コードの読み書きがしやすい言語であるため、Pythonを使用すれば開発や修正も比較的簡単に済むのです。

また、PythonのライブラリにはAI(人工知能)開発に役立つものが多いのです。例えば、膨大なデータを高速で処理するPandasや、データをアルゴリズムで高速処理するためのNumpyなどがあります。

Webサイト制作にもPythonが使えることから、プログラミング言語としての人気と注目が集まっています。

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AI(人工知能)開発ができるエンジニアは人手不足が続く

AI(人工知能)が私たちの生活に導入され、日々進化を続ける一方で、AI(人工知能)開発ができるエンジニアは人手不足が続いています。技術は進歩しても、それらを形にできるエンジニアが足りないのです。

AI(人工知能)をサービスに導入したい企業は、Pythonを使えてAI(人工知能)開発の知識、スキルを持つエンジニアを採用しようと考えています。

プログラミング言語別の年収ランキングでもPythonは2017年度2位の順位につけており、企業がPythonを扱えるエンジニアの採用に積極的だということが現れているのです。

特にIoTの発展によって、IT企業以外のメーカーなどでもAI(人工知能)を製品に導入に乗り出しています。ITの分野のみならず、エンジニア人材のニーズが従来より高まりを見せているのです。

AI(人工知能)開発に興味があるならプログラミングスクールに通おう

もし、AI(人工知能)に興味があって、自分でも開発してみたい、開発の現場に携わりたいと思ったら、プログラミングスクールに通ってPythonを習得するのがおすすめです。

プログラミング未経験者でも独学でプログラミング身につけることはできます。しかし、挫折してしまう可能性が非常に高いのです。

原因は、使っている書籍が自分のレベルに合っていないことや、つまずいた時に質問できる人がいない環境。その結果、8〜9割ほどの人が挫折してしまうと言われています。

プログラミングスクールならば、未経験者でもわかりやすいよう、改良を加えたテキストを使い、プログラミグを習得したメンター(講師)に質問しながらカリキュラムを進めることができます。

独学とは異なり、挫折しにくい環境が整っていると言えるでしょう。

AI(人工知能)は進歩を続け、さらに高度化すると想定できます。その最先端技術を支え、AI(人工知能)に仕事を奪われないように働くためには、AI(人工知能)を開発する側に回るのが最善の方法です。

もしAI(人工知能)開発に興味があるのであれば、一度プログラミングスクールの体験会に足を運んでみることをおすすめします。

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