近年我々の生活にも身近なものになっているAI。AI＝人工知能だというのは知っているものの具体的に何なのかを知らない方も多いのではないでしょうか。
この記事では今大注目のAIについて、初心者の方にもわかりやすくその仕組みを紹介していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事になっています。これを読めばAIがどんな仕組みなのか、その歴史は何なのかなど丸わかりですよ。
「Artificial Intelligence」の頭文字であるAIは人工知能の名の通り、人工的に作られた人間の知能を持った脳のようなものです。
その名前が初めて用いられたのは1956年。アメリカのダートマス大学で行われたダートマス会議で、計算機科学者・認知科学者のジョン・マッカーシー教授によって提唱されました。
機械学習をはじめとしたAI技術により、翻訳や自動運転、医療画像診断など広く活用されるようになりました。
現在のAIでは人間の認識能力や常識、感情など全てを理解することはできておらず、何でもできる存在にはなっていません。
あらゆる課題に対応できる汎用的なAIを実現することを目指して様々なアイデアが提唱されている発展途上の分野なのです。
ロボットとAIが混同してしまう方は多いと思います。
ロボットはあらかじめプログラムされたものをその通りに処理をしていくものです。一方、AIは外部からの命令がない限りは動くこともありません。
またAIは人間のように自ら考え学習し、どんどん人の言葉や行動を吸収することができるという特徴があります。学習して処理をするという部分に関しては人間を逸脱しています。
これらを踏まえると、ドラえもんやpepperは人工知能ロボットであると言えます。
今やAIは様々な分野で活用されています。例えば以下のような分野で利用されています。
| カテゴリー | 活用領域の一例 |
| コンピュータービジョン | 画像分類・画像生成・オブジェクト検出 |
| 自然言語処理 | 機械翻訳・言語モデリング・質問への回答 |
| 医療 | 医療用画像セグメンテーション |
| 方法論 | 分散表現（単語の埋め込み）・表現学習 |
| ゲーム | ビデオゲーム・ボードゲーム |
| グラフ | リンク予測・ノード分類 |
| スピーチ | 音声認識・音声合成 |
| 時系列 | 時系列分類・代入 |
| オーディオ | 音楽生成・オーディオ分類 |
| ロボット | キャリブレーション・自己位置認識 |
| 音楽 | 音楽情報検索・音楽モデリング |
| コンピューターコード | 次元削減・プログラム合成 |
| 推論 | 意思決定・常識的推論 |
| 知識ベース | ナレッジグラフ・因果発見 |
| 敵対性 | 攻撃・防御・敵対テキスト |
| その他 | レコメンデーション・トピックモデル |
また、身近な分野でもAIは広がりを見せています。例えばApple製品の多くは「Siri」が搭載されています。音声アシスタントは「Googleアシスタント」なども身近なものになってますよね。
最近では人を感知できるセンターを搭載したエアコンが普及しています。人間がリモコンを操作しなくて良いのはAIが自動化してくれているからなのです。
また「ルンバ」が代表的なお掃除ロボットもAIで部屋の大きさや障害物の情報を収集しています。
総務省の「IoT・ビッグデータ・AI～ネットワークとデータが創造する新たな価値～」によると、AI研究には三つのブームがあるとしています。
ダートマス会議でAIという言葉が提唱された1956年以降、AIはコンピュータによる「推論」「探索」が可能になり、特定の問題に対して対応できるようになりました。
冷戦下のアメリカでは自然言語処理による機械翻訳が注目されました。
しかし、当時のAIは単純な仮説の証明はできても、現代の課題であげられるような複雑な要因が絡み合った問題は解くことができませんでした。
第二次人工知能ブームは「エキスパートシステム」の誕生により「知識表現」ができるようになったことから始まりました。
エキスパートシステムは、特定の問題に対して、専門家のような受け答えをする機械であり、人工知能研究から生まれたコンピューターシステムのこと。自分で学習する仕組みはなく、あらかじめ状況を予測して対処方法をや判断を記述していく必要がありました。
日本でも政府により「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進されました。
しかし、先ほども言ったように、当時は必要な情報全てに対して内容を記述していく必要がありました。そのため実際に活用可能な知識量は特定の領域に限定する必要があり、その広がりは1995年くらいには下火となっていったのです。
2000年〜現在まで続く第三次 AIブームは、「ビックデータ」を用いることでAI自身が知識を獲得することができるようになりました。これを機械学習と呼びます。
2006年には「デープランニング」が登場しました。「デープランニング」は十分なデータ量を用意することで、人間の知識なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれる仕組みのこと。
デープランニングの登場がブームの火付け役となり、AI分野はより盛り上がるようになりました。しかし、ディープラーニングを実際の商品・サービスとして社会に浸透するためには環境設備が必要な場合も多く、まだまだ課題も多いのが現状です。
ここからは、AIの代表的なアルゴリズム三つを紹介します。
ニューラルネットワークは人間の脳のしくみ（ニューロン）から着想を得た組み合わせのことを指します。
ニューラルネットワークは、入力層、出力層、中間層の3つの層から構成されていて、入力層にデータを入力、出力層にニューロンを入力することで最終結果の算出が可能になります。
隠れ層とも呼ばれる中間層は元々存在していませんでした。そのため線形分離不可能な問題を解決することができませんでした。しかし複数の中間層を持つことにより、より複雑な問題も解決できるようになったのです。
遺伝的アルゴリズムは生物の進化の仕組みを用いたアルゴリズム。
生物の進化の過程で起きる「環境に適応し、より強い個体が生き残り、環境に適応できない弱い個体は淘汰される」という現象から着想を得ています。
多くの選択肢から最適な答えを選ぶことを「多目的最適化」と呼びます。適えたい目的が多くなればなるほど、選択が難しくなり時間がかかってしまいますが、そんな時に「遺伝的アルゴリズム」を用いることで、素早く最適解を導き出すことができるのです。
先ほども紹介したエキスパートシステムも、AIの重要なアルゴリズムです。
エキスパート（専門家）から考えうる状況とそれに対する対処方法や判断・予測などをヒアリングし、それを用いてルールを設定します。
その中から正解だと思われるデータに関して論理を用いて導き出し、利用者に対して明確になぜ、どのような考えの下でこの回答を選んだのかを説明してくれます。
他のAIアルゴリズムと異なるのは、自分自身で学習する仕組みがない点にあります。またルールの数が多いほど正確になる一方、ルールが増えすぎるとそれぞれのルールの整合性が取りづらくなってしまうという弱点があります。
ここで言う学習というのはAIにおける学習のことを指します。人間と同じようにAIも学習が必要です。
機械学習とは機械にデータ学習させることで様々な課題に対処できる状態にすることを指します。「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の大きく三つに分類されます。
教師あり学習とは、例題と模範解答のセットを与えることで人工知能を1つの方向に学習させることを指します。一般的に大量のデータを必要とし、与えられたデータを用いてニューラルネットワーク自体が出力結果の正否を判断します。
教師なし学習は模範解答を必要とせず、AIが自身の活動を基にデータを蓄積して自ら学習する手法のこと。大量のデータは不要な一方、「正しく学習できる環境」が必要になります。
強化学習はAIの置かれた環境のなかで試行錯誤を繰り返し、最適な行動・価値を見つけ出す手法のこと。AIに自身の行動や現在の状況をしっかりと認識させる必要があります。強化学習は応用範囲が広く、学習する対象がモデル化できないときに大きな効果を発揮します。
ディープランニングは多層のニュートラルネットワークによる機械学習の一種です。代表的なものでCNN（畳み込みニューラルネットワーク）とRNN（再帰型ニューラルネットワーク）があります。
それぞれ説明します。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は画像認識や動体検知に使われ、画像の特徴を抽出する「畳み込み層」と、特徴を分析する「プーリング層」で構成されています。素早い識別が可能。
自己回帰型の構造を持つニュートラルネットワークのこと。可変長の時系列データを扱うことができ、音声認識や動画認識、自然言語処理などに用いられます。
いかがでしたか。本日はAIについてその仕組みや歴史など徹底解説していきました。
AI は3回のブームのもと「デープランニング」で人間の知識なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出できるようになり、より身近なものになっていきましたね。
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