人工知能とは

はじめに

初めまして、スタッフの小林です。

最近はChatGPTが話題ですね。今までの対話型AIとは異なり、幅広い分野の質問に違和感なく回答できることから注目を集めています。ChatGPTを開発したのはアメリカのOpenAIという企業ですが、日本でもNECが日本語に特化した生成AIを開発し、企業向けにサービスの提供を開始したようです。独自の生成系AIの開発を巡って他の企業も開発に乗り出していて、競争が激しくなっています。

そんな人工知能(Artificial Intelligence, AI)ですが、「人間っぽい知能をもつ何か」みたいなイメージはあるものの、どういうものなのかよくわからないという方は多いかと思います。私もまだまだ勉強中の身ではありますが、今回はそんな人工知能について紹介していきたいと思います。

人工知能は一般に話題になったのは最近ですが、実際には1950年代から研究が進められてきました。その目的は「認知や判断、推論といった人間が備える知能と同等のものを人工的に再現すること」と言うことができるでしょう。しかしながら私の知る限りでその明確な定義は定まっておらず、広い範囲を持つ概念となっています。皆さんがよく耳にする機械学習(Machine Learning, ML)や深層学習(Deep Learning, DL)も人工知能を構成する具体的な手法の1つです。人工知能といえば、機械学習や深層学習が挙げられますが、これらの他にも特定の事象に対する動作を列挙したルールベースの手法も人工知能の1つだと言うことができます。

機械学習と深層学習

人間と同等の知能を再現するにあたり、「認知」や「識別」とはどうゆう状態なのかが重要となります。なぜならばそれらを人工的に再現するには、そのメカニズムの解明とアルゴリズムへの置き換えが必要となるためです。そして、ある物体や概念、具体的に机を認識することは、様々な物体があるなかで机とそれ以外の物体を分けることを指すと考えられるようになりました。その考えに基づき、機械学習は与えられたデータをその特徴に基づいて分離することが大まかな目標となっています。具体的には、多くの机と椅子の画像が与えられた中で、机の画像が持つ特徴と椅子の画像が持つ特徴に基づいて机と椅子の画像を分割し、机と椅子を識別します。

現在では統計学的な背景や生物学的な背景に着想を得て、様々な機械学習のモデルが考えられています。このモデルというのはその機械学習を構成する要素とアルゴリズムを指します。すなわち、モノを識別するのにあたり、どのような要素があり、どうやって識別するのかです。続いて、いくつか有名な機械学習モデルを挙げていきたいと思います。皆さんも聞いたことのあるものがあるかもしれません。