人工知能とは?

「人工知能」という用語は、1956年にジョン・マッカーシーがダートマス大学でのワークショップで作った造語で、研究分野としてのAIの誕生と見なされることがよくあります。

AIは、コンピューターサイエンスと堅牢なデータセットを組み合わせることにより、人間の知能をエミュレートできるコンピューターシステムを作成することを目的とした学際的な分野です。

これは、人間とまったく同じように考え、感じる機械を作ることではなく、人間と同じように、周囲の世界を解釈し、その結果を推論し、経験から学び、情報に基づいた意思決定を行うことができるシステムを作成することを意味します。

AIは、通常人間の認知を必要とするタスク、複雑なデータの解釈、チェス、顔や声の認識、データパターンに基づく意思決定をコンピューターが実行できるようにするアルゴリズムの構築に努めています。

人工知能には、主に2つのタイプがあります。

1. 弱いAI:ナローAIとも呼ばれるこのタイプのAIは、特定のタスクの実行に特化しています。一般的なAIや強いとは異なり、狭いAIは特定の機能以上の推論能力を持っていません。
    
   弱いAIの最初の最も有名な例の1つは、1997年に6試合の試合で世界チェスチャンピオンのゲイリーカスパロフを破ったIBMによって作成されたコンピューターであるディープブルーです。
    
   現在、弱いAIには、OpenAIのChatGPT大規模言語モデル、NetflixやAmazonなどのオンラインプラットフォーム上のレコメンデーションシステム、AppleのSiriやAmazonのAlexaなどの仮想アシスタントなど、チューリングテストに合格できるさまざまなアプリ、生成AIツール、高度なチャットボットが含まれています。
    
   これらのシステムは、あらかじめ決められたルールに基づいて動作し、人間が持っているような理解や意識を持っていません。
2. 強力なAI:汎用人工知能(AGI)と人工知能(ASI)で構成される強力なAIは、人間が実行できるあらゆる知的タスクを実行する能力を持っています。
    
   さまざまな領域の知識を理解し、学習し、適用し、問題を乗り越え、意識と感情を持ち、複雑な問題解決、芸術的創造性、またはソーシャルインテリジェンスを必要とするタスクで人間を凌駕する可能性さえあります。
    
   しかし、この形態のAIは依然として理論上のものであり、その作成は記念碑的な技術的成果を表すでしょう。

AIシステムのトレーニングは、そのパフォーマンスの基本であり、ディープニューラルネットワークを通じて信じられないほどの精度を達成できます。ここでは、その詳細をご紹介します。

• 教師あり学習: これは、教師と生徒のシナリオに似ています。アルゴリズムには、ラベル付きデータが用意されています。これは、答えも与えられるクイズと考えてください。時間が経つにつれて、システムはパターンを学習し、同様のクイズを独自に解決できます。
• 教師なし学習:ここでは、アルゴリズムにデータが与えられ、構造とパターンを独自に見つけます。これは、生徒に最終的な絵を見せずにパズルを与えるようなものです。
• 強化学習:これは実践による学習です。エージェント、たとえばロボットは、特定のアクションを実行することで学習し、その見返りとして報酬またはペナルティを受け取る環境に置かれます。

ディープラーニングとMLは、人工知能のより広い領域内で密接に関連する2つの分野ですが、アプローチと機能が異なります。それらの違いは何ですか?

機械学習 (ML): ML では、コンピューター プログラムに大規模なトレーニング データ セットが提供され、マシンは学習した洞察に基づいて情報に基づいた意思決定を行い、新しいデータやエクスペリエンスに応じて適応して、時間の経過とともに有効性を向上させることができます。これは、エクスペリエンスから学ぶようにコンピューターに教えることに似ています。

ディープラーニングは、人間の脳の機能からインスピレーションを得ています。多くの層を持つニューラルネットワークを使用します(したがって「深い」)。各レイヤーは入力データを処理し、絞り込まれた情報を次のレイヤーに渡します。たとえば、画像認識では、最初の層が色を認識し、次の層が色を組み合わせて形状を特定する場合があり、さらに次の層が形状を組み合わせて複雑な構造を認識する場合があります。

ML モデルの開発とデプロイには複数の段階があります。AI テクノロジーは、大量のデータと反復的でインテリジェントなアルゴリズムを組み合わせて動作し、ソフトウェアがデータのパターンから自動的を学習できるようにします。

最新のAIコンピュータープログラムは、膨大な量のデータを処理し、パターンを特定することができ、人間の介入なしに予測や決定を下すことができます。たとえば、何千もの猫の写真を分析した後、AIシステムは新しい写真の猫を認識して別の動物と区別できます。

AIの重要性は、膨大な量のデータを人間よりもはるかに効率的に処理および分析する能力にあります。デジタルトランスフォーメーションでは、毎日生成されるデータの量は膨大です。

AIシステムはこのデータを処理でき、以前は取得不可能または非常に時間のかかる洞察を提供します。さらに、AIは進歩的な学習アルゴリズムによって適応することができます。これは、AIシステムが公開されるデータが多いほど、システムの品質が向上することを意味します。

利点：

• 効率:AIシステムは、人間とは反対に、休むことなく動作でき、疲れず、一貫したパフォーマンスを保証します。
• データ分析:膨大な量のリアルタイムデータを処理する能力を備えたAIソリューションは、ビジネス戦略を推進できる洞察を提供します。
• 自動化:AIは多数のワークフローを自動化し、生産性を向上させることができます。たとえば、AIは、ネットワークトラフィックを継続的に監視および分析することで、サイバーセキュリティの側面を自動化するのに役立ちます。

欠点：

• コスト: AI の開発と実装には費用がかかる場合があります。
• 失業:AIが特定の仕事に取って代わり、失業につながるのではないかという懸念が高まっています。
• 倫理的懸念:AIシステムは、予測不可能な方法で動作し、予期しない結果につながることがあります。

今日、AIアプリケーションは多様であり、あらゆる業界に浸透しています。ここでは、最も一般的な実際のユースケースをいくつか紹介します。

• ヘルスケア:AIは、診断、パーソナライズされた治療、および患者管理を支援します。
• 金融:AIアルゴリズムは、財務予測の観点からスマートな予測を行い、不正な取引を検出して意思決定を改善することができます。
• Eコマース:AIは、レコメンデーションシステム、自然言語処理(NLP)を使用した音声認識などを強化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。AIは、さまざまな時間枠でさまざまな製品の需要を予測するためにも使用されているため、組織は需要を満たすためにサプライチェーンを管理できます。
• 輸送:AIのおかげで、コンピュータービジョンの助けを借りて自動運転車が現実のものになりつつあります。
• エンターテインメント:Netflixのようなプラットフォームは、AIを使用してユーザーにコンテンツを推奨します。
• ソーシャルメディア:AIは、ユーザーエクスペリエンスを強化し、コンテンツの推奨事項を改善し、さまざまなプロセスを合理化するために、ソーシャルメディアプラットフォームで広く使用されています。

人工知能は単なる流行語やSFの概念ではなく、自律走行車から音声アシスタントまで、AIはブレークスルーで進歩と改善を続ける変革的なテクノロジーであり、そのさまざまなAIの使用は、業界を再形成し、生産性を向上させ、かつては不可能と考えられていた前例のない機能を提供します。

AIとMLの詳細については、サイトコア Knowledge Center を参照してください。