テクノロジー
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

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!

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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。

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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