人工知能について知っておくべき基礎知識はすべてここにあります

21 世紀に革命をもたらした技術を 1 つ挙げるとすれば、それは人工知能でしょう。人工知能は私たちの日常生活の一部となっており、この記事は読者が人工知能のさまざまな段階とカテゴリを理解するのに役立ちます。

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人工知能の概念

1956 年、ジョン・マッカーシー (計算科学と認知科学の専門家であり、米国スタンフォード大学の教授) は、「人工知能」という用語を、知的な機械を作成する科学と工学として定義しました。

人工知能は、コンピュータシステムの開発とも定義できます。このようなコンピュータ システムは、意思決定、オブジェクトの検出、複雑な問題の解決など、人間の知能を必要とするタスクを実行できます。

人工知能の発展段階

多くの記事では、人工知能を汎用人工知能 (AGI)、特殊人工知能 (ANI)、人工超知能 (ASI) の 3 つの異なるタイプの人工知能に分類しています。より正確に言えば、人工知能には3つの段階があります。

特殊人工知能 (ANI)

特殊人工知能 (ANI) は弱い AI とも呼ばれ、限られた特定のタスクのみを実行できるマシンを含む人工知能の段階です。この段階では、機械には思考能力がありません。事前に設定された一連の機能を実行するだけです。

弱い AI の例としては、Siri (スマート音声アシスタント)、Alexa (検索エンジン)、自動運転車、Alpha-Go (人工知能ロボット)、Sophia (ヒューマノイド ロボット) などが挙げられます。これまでに開発された AI ベースのシステムのほとんどは、弱い AI のカテゴリに分類されます。

汎用人工知能 (AGI)

汎用人工知能 (AGI) は、強力な人工知能とも呼ばれる人工知能の開発段階です。この段階では、機械は私たち人間のように考え、決定を下す能力を持つようになります。

現時点では強力な AI の例はありませんが、近い将来、人間と同じくらい賢い機械を作成できるようになると考えています。

スティーブン・ホーキング博士を含む多くの科学者は、強力な人工知能が人類の存在を脅かすだろうと考えています。ホーキング博士は、「人工知能の完全な発達は人類の終焉を意味するかもしれない...人工知能は独力で発展し、ますます速い速度で自らを再設計するだろう。生物進化の遅いプロセスに制限されている人間は競争することができず、最終的には完全な人工知能に取って代わられるだろう」と考えている。

人工超知能（ASI）

スーパー人工知能とは、人工知能が人間を超える発展段階のことです。人工超知能は、映画やSFで描かれているように、機械が世界を支配するという、現在のところ単なる仮説に過ぎません。

現在の発展速度を考慮すると、機械が人工超知能の段階に到達するのはそう遠くない。

人工知能の種類

さまざまな種類の AI システムを説明するよう求められた場合、AI をその機能に基づいて分類することが重要です。

AIシステムの機能に基づいて、AIは次のタイプに分類できます。

反応型AI

このタイプの AI には、現在のデータと状況のみに基づいて動作するマシンが含まれます。反応型 AI マシンはデータを推定して AI の将来の動作を評価することができません。範囲を限定した事前設定されたタスクを実行できます。

IBMのチェス・プログラムが世界チャンピオンのガルリ・カスパロフに勝利。これは反応型ロボットの例です。

限られたメモリAI

名前が示すように、メモリが限られた AI は、メモリ内の履歴データを調査することで、スマートで改善された意思決定を行うことができます。このような AI には、過去の経験を保存したり将来の行動を評価したりするために使用できる短期または一時的な記憶があります。

自動運転車は、最近収集されたデータを使用して即座に判断を下す、メモリが限られた AI です。たとえば、自動運転車はセンサーを使用して、道路を横断する一般人、急な坂道、交通信号などを識別し、より適切な運転判断を下します。これにより、将来起こり得る事故を防ぐことができます。

心の理論人工知能

心の理論 AI は、より高度なタイプの AI です。このような機械は心理学において重要な役割を果たしているのではないかと推測されています。心の理論 AI は、人間の信念や考えをより深く理解するために、主に感情的知能に焦点を当てます。

心の理論人工知能はまだ成熟していませんが、人間はこの分野を熱心に研究しています。

自己認識型人工知能

AIが独自の思考と自己認識を持つ段階に達しないことを祈ります。現状では、自己認識型 AI の実現は、やや困難です。しかし、将来的には、自己認識型 AI が超知能の段階に到達する可能性があります。

イーロン・マスクやスティーブン・ホーキングのような天才たちは、人々に人工知能の進化に警戒するよう警告してきた。

人工知能の分野

人工知能は、以下の手順を実行/技術を適用することで現実世界の問題を解決できます。

機械学習

機械学習は、データを解釈、処理、分析することで機械が現実世界の問題を解決できるようにする科学です。

機械学習には、次の 3 つのカテゴリがあります。

1. 教師あり学習

2. 教師なし学習

3. 強化学習

ディープラーニング

ディープラーニングは、高次元データにニューラル ネットワークを実装して洞察とソリューションを得るプロセスです。ディープラーニングは、より高度な問題を解決するために使用できる機械学習の高度な分野です。

ディープラーニングは、Facebook の顔認識アルゴリズム、自動運転車、Siri、Alexa などの仮想アシスタントの背後にあるロジックです。

自然言語処理

自然言語処理 (NLP) は、人間の自然な言語から洞察を得て、機械とコミュニケーションをとり、ビジネスを拡大する科学です。

Twitterは自然言語処理技術を使用して、ツイート内のテロ関連の単語を除外します。 Amazon は、顧客のレビューを理解し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにもこのテクノロジーを使用しています。

ロボット工学

ロボティクスは、ロボットのさまざまな分野と応用に焦点を当てた人工知能の分野です。人工知能ロボットは現実世界の環境で人間に代わって行動し、信頼できる動作を通じて結果を生み出します。

たとえば、ヒューマノイドロボット「ソフィア」は、ロボット工学の分野に属する人工知能です。

ファジーロジック

ファジー論理は、本質的にブール型であるような通常の現代のコンピュータ論理ではなく、「真実の度合い」の原理に基づいた計算方法です。

ファジー論理は、意思決定に関わる複雑な問題を解決するために医療分野で使用されています。オートマチックトランスミッションや車両の空調制御などにも使用されます。

エキスパートシステム

エキスパート システムは、人間の専門家の意思決定能力を学習して反映する人工知能に基づくコンピュータ システムです。

エキスパート システムは、if-then ロジックを使用して複雑な問題を解決します。従来の手続き型プログラミングに依存しません。エキスパートシステムは主に情報管理、医療施設、ローン分析、ウイルス検出などに使用されます。