人工知能(AI)とは【G検定 学習】

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TomoOne
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現在、半額キャンペーン中のG検定の勉強も兼ねてアウトプットしていきます。

今回は、「AIとは?」です。

人工知能の歴史(最初)

「人工知能(Artificial Intelligence)」という言葉は、1956年アメリカのダートマス会議にて、ジョン・マッカーシーによって世界で最初に使われました。

人工知能の共通見解としては以下はあるが、人工知能とは何かについてはたくさんの意見や定義があってまとまっていないのが現実です。

推論、認識、判断など、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械(情報処理システム)である。

人工知能の分類

人工知能の有名な書籍『エージェントアプローチ人工知能』によると、このように書かれています。

周囲の状況(input)によって、行動(output)を変えるエージェント(プログラム)である。

レベル1:シンプルな制御プログラム

これは、やることが予め完全に決められているもののことを指します。

例えば、以下のようなものです。

  • エアコンの温度調整
  • 洗濯機の水量調整

レベル2:古典的な人工知能

探索、推論、知識データを利用することで、状況に応じて極めて複雑な振る舞いをするもののことを指します。 

例えば、この数年で一気に身近になった以下のようなものです。

  • ルンバ
  • 将棋のプログラム
  • チャットボット

レベル3:機械学習を取り入れた人工知能

機械学習は、学習対象のデータのどのような特徴が学習結果に大きく影響するか(特徴量)を知ることで効率を上げる学習方法のことですが、

ビッグデータと呼ばれる非常に多くのサンプルデータを元に、入力(input)と出力(output)の関係を学習した人工知能のことを指します。

例えば、以下のような、より大きな規模のプログラムにすることができます。

  • 検索エンジン
  • 交通渋滞の予測
  • 売上予測プログラム

レベル4:ディープラーニングを取り入れた人工知能

機械学習の特徴量という変数は、人間がinputする必要がありました。しかしそれではずっと手間ですし、規模も広がっていきません。そこで、特徴量を機械が自動的に学習する人工知能ができ始めています。

例えば、以下のような、人間が入力した特徴量のみではなく機械が学習して判断できる人工知能のことです。

  • 画像認識
  • 音声認識
  • 自動翻訳
  • AlphaGo

人工知能研究の歴史

人工知能の歴史は、WWⅡ の直後にさかのぼります。

世界初の汎用コンピュータ(巨大な電算機)が、1946年、ペンシルバニア大学で開発されました。

その名も、エニアック(ENIAC)

更に、世界初の人工知能プログラムが1955年〜1956年にかけて、

アレン・ニューウェルハーバード・サイモンによって開発されます。ロジック・セオリスト といい、コンピュータで数学の定理を自動的に証明してみせたものでした。

AIブーム(人工知能研究ブーム)

人工知能は、1950年代後半以降今までで3回のブームが来ています。

今は、第3次AIブームの真っ只中にいるという貴重なタイミングです。

第1次AIブーム

1950年代後半〜1960年代のAI最初のブームで、推論・探索の時代です。

研究が進み、特定の簡単な問題(トイ・プログラム)に対しての解は出せるようになったのですが、

「そんなおもちゃの問題ができても、現実の問題には対応できないじゃん。。。」

ということになり、複雑な現実の問題には対応できなかったため、ブーム終了します。

第2次AIブーム

1980年代に第2次AIブームがやってきます。知識の時代です。

「コンピュータに知識を入れると賢くなるじゃん」ということから、大量の専門知識をコンピュータに溜め込んでいくようになります。(エキスパートシステムといいます。)

これは、当時すごく実用的で、日本でも、第五世代コンピュータというプロジェクトが走っていました。

が、

知識を貯めること、そして管理することが超大変ということがわかり、ブーム終了します。

第3次AIブーム

2010年代〜 今も続く第3次AIブームとなります。機械学習・特徴表現学習の時代です。

第2次のころと比べて、コンピュータの性能が格段に向上したということに加えて、

扱えるようになったビッグデータを用いることで人工知能が自ら知識を取得 する機械学習の実用化を行っています。。

そして、機械学習から、知識を定義する要素である特徴量を人工知能が自ら習得するディープラーニングの登場となるわけです。

ここに関しては、研究の真っ最中で、G検定を運営している一般社団法人 日本ディープラーニング協会の理事長である 東京大学大学院工学系研究科 の松尾豊教授も第一人者です。

さいごに:人工知能も歴史をたどれ

僕の持論として、何事も歴史を知ることでその「もの」や「事象」のコア部分を理解できると思っています。

もちろん、政治や人間関係が絡んでくると認識の違いや事実ではない情報が溢れていたりと判断は難しいのですが、

最初はどういう考えから生まれて、どういう変遷を遂げて今があるのか

ここをしっかり掴むことで理解は進みます。

まさに、AIではジョン・マッカーシーやエニアックや過去3回のAIブームがそれに当たります。

ここでは表層部分のみを取り上げましたが、興味を持ったら個人的に深堀ってみるというスタンスで良いのかなと思います。

参考資料

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト (日本語) 単行本(ソフトカバー)

徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集 徹底攻略シリーズ Kindle版

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