AI（人工知能）とは一体？わかりやすく特徴や機能を解説！

人工知能（AI）とは、広義には人間と同じような知能をもつ人工的な対象のことを指します。本記事ではAIの特徴や機能をわかりやすく解説します。専門的な用語から歴史、そしてAIに備わる機能や将来的な進化についても説明しますので、AIについて知りたい方はぜひ参考にしてください。

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AIの概念をわかりやすく紹介！

AIはIT関係の仕事のみならず、私達のライフスタイルにも深く関わる存在です。今やAI無しの生活は考えられません。まずはAIとはどのようなものか、詳しく見ていきましょう。

AIとは

AIは”Artificial Intelligence”の略称で、直訳するとArtificial = 人工的な・Intelligence = 知能の意味という意味です。日本では一般的に人工知能とも呼ばれていて、多くの場合、コンピュータの活用によって実現されています。つまりAIとは、人間のような知能を機能としてもつコンピュータと言い換えることもできます。

AIという用語の定義は曖昧で、時代によってその使われ方は変化しています。現在でも研究者であっても定義は異なっている場合がよく見られます。

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AIの分類

AIには自律性と適応性の2つの特徴があります。

自律性とは、人が指示しなくとも自動的に作業を行える性質です。特定の目的や用途のために開発されたもので、補助的な作業や利便性に優れています。適応性は、状況や環境による経験と学習によって、AIが能力を向上させていく性質です。こちらはコンピュータ自体が意思をもったように振る舞い、自らの性能を高めていきます。

ある特定の課題に対して自律性、適応性をもつAIは現在私たちの生活を支えています。しかし、AIが課題そのものを見つけ出してその真偽を確かめるといったような、まさに人間活動を再現するAIはまだ開発されていません。前者は弱いAI、後者は強いAIと呼ばれます。

弱いAIはひとつの分野に特化したプログラムで、囲碁のAlpha Goなどがこれに該当します。強いAIは、人間に近い行動ができる点が最大の特徴であり、SF映画の未来ロボットやアンドロイドを想像するとわかりやすいでしょう。

AIのアルゴリズム

アルゴリズムは、計算を行う場合の手順を示す言葉です。AIは膨大なデータの処理や分析を行うために、データからパターンや特徴を発見します。そのパターンや特徴を表現するためのモデル構築を行うための様々なアルゴリズムが発明されています。アルゴリズムを用いてAIが処理できるデータには、数値や言語（自然言語）、音声、画像が例に挙げられます。

AIの学習方法

AIの代表的な学習方法として、機械学習が挙げられます。機械学習とは、AIにデータを与えて何度もトレーニングを繰り返し、パターンを発見させる学習方法です。この結果、より正確な予測をたてられるようになります。機械学習の代表的な手法のひとつがディープラーニングです。これは日本では深層学習とも呼ばれます。

AIが辿ってきた歴史

人工知能という言葉は、イギリスの数学者アラン・チューリングが1950年に出版した著書『Computing Machinery and Intelligence』にルーツがあります。1956年に開催されたダートマス会議で初めて、人間のように考える機械のことを「人工知能」と正式に名付けられ、AI研究が活発化する引き金となりました。現在のAIブームにたどり着くまでに、AIはこれまで3度のブームと2度の冬の時代を繰り返して発展してきました。

推論を立てた第一次AIブーム

1950年代後半〜1960年代までを、第一次AIブームと呼びます。この時代にはさまざまなアルゴリズムが考案されるようになり、難読な問題を解くことができるコンピュータが発明されたことと重なり高度な計算ができると話題になりました。この頃にディープラーニングにつながるパーセプトロンという技術も発展しました。

しかし、当時のAIは単純な問題しか解くことができず、現実のような複雑な状況が絡み合う問題を解くことができませんでした。その失望から、第一次AIブームは1970年代の冬に終わりを迎えています。

エキスパートシステムが提案された第二次AIブーム

次に訪れた第二次AIブームでは、エキスパートシステムが台頭しました。エキスパートシステムは、ルールに基づいたデータを入力し、その答えを条件反射的に導くようなプログラムです。

しかし、ブームはそう長くは続きませんでした。当時のAIは、専門家が実施するような状況に応じての例外処理、矛盾したルールには対応できなかったからです。

機械学習やディープラーニングが登場した第三次AIブーム

AIが再び脚光を浴びるようになったのが、第三次AIブームです。これは1990年代後半以降のコンピューターの性能向上や、インターネット普及、そして2000年代後半でのスマートフォンの普及が背景にあります。日々の生活から大量のデータを得られる時代が訪れたのです。その結果、ディープラーニングをはじめとする機械学習やビッグデータの積極的な活用に繋がりました。

現代のAIに備わっている機能

人間にしかできないと思われていたさまざまな行動や知識が、今やAIにもできる時代が訪れています。ここからは実際にAIが備えている機能を紹介しましょう。

音声認識機能

音声認識機能は音を聞いて物事を判断する機能です。音声データやそれぞれの人の声の特徴、言葉を聞き分けます。身近なものでは、GoogleアシスタントやSiriがあります。

画像認識機能

画像認識は、画像からパターンを認識して、何が写っているかを見極める機能です。物体認識、顔認識、文字認識が可能で、実用化されているものでは顔認証システムがよく知られています。

言語識別機能

言語識別機能は、実際に言葉を駆使してコミュニケーションをとる機能です。話し方は地域や人により異なりますが、この機能では、特徴や表現が違っていてもすべてを理解できる特徴があります。コールセンターの自動音声やAI案内ロボットが例です。

制御機能

制御機能は音声認識、画像認識、言語認識の機能を組み合わせたものです。自動車や産業用ロボットなどの制御を行う機能は代表的なものといえます。自動運転技術やGoogle homeにも取り入れられています。

予測機能

予測機能は、過去の知識をもとに次の予測をする機能です。スマートフォンで文字入力をする際に、次の文字の予測や提示において活用されています。

AIの今後や将来的な進化は？

AIがシンギュラリティ（技術的特異点）を迎える未来は、そう遠くはありません。未来学者のレイ・カーツワイル氏によると、2045年頃にはシンギュラリティを迎えると予測しています。

急速なテクノロジーの進歩で、AIが人間の知能を超えている場面は増えています。もともとシンプルな仕事を自動化する場面や、大量のデータを解析して課題や商機を見出す作業においては、人間よりもAIが活躍する場面が多くなってきています。

AIに関連する専門的な用語

ここからはAIを学ぶうえで理解しておきたい用語を紹介します。

教師あり学習・教師なし学習

教師あり学習・教師なし学習とは、どちらも機械学習の手法のことです。

教師あり学習とは、正解データが用意されている元でそれに習った正しい出力ができるよう、入力データの特徴やルールを学習する手法です。

教師なし学習は、正解データが用意されていない状態での学習方法であり、そのデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。複雑なデータの構造、パターンなどを抽出することが目的です。

強化学習

強化学習は、「環境」と「エージェント」の2つの要素からなるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習する手法です。エージェントはAIの環境での振る舞いに応じた報酬を提供します。その報酬を最大化するように振る舞いを改善していくことができます。

自然言語処理

自然言語とは、日本語や英語など、人が日常的に話すような言語を指します。自然言語処理（Natural Language Processing）とはプログラミング言語や抽象的な記号に事前に落とし込まず、自然言語をそのまま入出力することを指しています。この過程から得られたデータが、AIアシスタントや機械翻訳に活用されています。

Python

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム氏が開発したプログラミング言語です。人工知能開発をはじめとする様々なタイプのソフトウェア開発に適した言語の一つで、プログラムのルールや文法がシンプルで、ライブラリが豊富です。

ビジネスの効率化を図るならAIシステムの導入を検討しよう！

ここまで、AIに関する情報を要所要所で解説しました。AIの理解を深めることはできても、ビジネスの現場に実装するまでには多くの工数を要します。AI人材の採用や、AIプログラミングも必要です。

「ビジネスに使えるAIをいまいち理解していない」「とはいえ、AI導入をしなければならない」というICT推進部やDX担当者様には、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTをおすすめします。

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まとめ

時代とともに発展を続けるAI。その特徴や機能は年々とアップデートされています。ビジネスの現場でAIを導入する際には、専門家でなくても情報収集をすることが求められています。AIとはなにか、この記事を読んで少しでも理解を深めて頂けたら幸いです。

参照文献

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで｜大関真之、オーム社（2016）

人工知能の歴史｜人工知能学会
https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AIhistory.html

The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology｜ Ray Kurzweil, PENGUIN BOOKS（2006）

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