AIとは

1. AIとは

みなさんはAIといわれてなにを思いつくでしょうか。漫画や映画で人間のような受け答えをするロボットを思い浮かべる方もいらっしゃるでしょう。現在、AIは第3次ブームとよばれる隆盛の真っ只中にあり、さまざまな場面で研究開発が行われています。ここでいうAIは、冒頭で言及したAIとは少し趣が違います。

AIの研究は長く行われていて、1950年代には人間の代替となるような、人間のような振る舞いをするAIの開発を目指していました。これを汎用人工知能と呼びます。多くの方がAIといわれて思い浮かべるのはこちらではないでしょうか。対して、１つのことに特化した人工知能のことを特化型人工知能とよびます。現在のほとんどのAIはこちらにあたります。

汎用人工知能は、当初は計算リソースやデータ量の問題であり、ハード面の技術開発が進めば解決できる問題であると思われてきましたが、実際のところそれでは実現できません。
現在、さかんにAIとして取り上げられるのは、ビッグデータを用いたディープラーニング（深層学習）とよばれる手法です。
ディープラーニングは2006年に開発された手法であり、2010年代から普及しました。もとは、生物の脳機能を論理的に再現しようとする研究（ニューラルネットワーク）から実現されています。ハードウェアによる計算向上、インターネットの発展による学習データの流通、学習モデルの発展によって、普及しました。

2. 深層学習 (ディープラーニング) とは

それでは、ディープラーニング（深層学習）とは何なのでしょうか。これは人間が自然に行う学習をコンピュータに自動的に学習させ、その精度を上げる手法になります。

前述の人間の脳を数理モデルで再現しようとする試みであるニューラルネットワークを多層にして用いる（DNN: deep neural network）ことで、データに含まれる特徴を段階的により深く学習することが可能になります。多層構造のニューラルネットワークに大量の画像、テキスト、音声データなど入力することで、コンピュータの自動学習モデルはデータに含まれる特徴を自動的に学習していきます。この構造と学習の手法がディープラーニング特有であり、これにより従来の技術では不可能だったレベルのパフォーマンスや精度を達成することができ、時には人間の認識精度を超えることもあります。

このディープラーニングによって、いままででは実現できなかった分野や機能で活用することができるようになりました。自動車の自動運転はその一例です。標識や信号機を自動的に認識させ、車の挙動を制御します。
また、歩行者や障害物などの検知によって、事故の減少にも役立てられています。

3. まとめ

AIの分野は目まぐるしいスピードで変化しています。
AIに関連する技術者は常に状況をキャッチアップしていかなければなりません。最新だと思っていた技術がすぐ時代遅れになりかねないからです。

また、今後は私たちのより身近な分野へ進出していき、私たちの業務の内容も変化していくことと考えられます。特に、単純な作業はどんどんAIに置き換えられていくでしょう。ロボットの技術と組み合わせることで、さまざまな分野に進出していくことになるでしょう。

AIは我々の日常を一変させる可能性を秘めています。