AIを一言でまとめると
人間のような知能を持ったコンピューター のことです。
と言ってもAIにも得意不得意があり現時点で総合的に人の知能を超えることはありません。
2045年問題 と言って2045年に人工知能の性能が人間を上回ると主張する意見もありますが、一方で永遠に人間の知能を上回ることはないと主張する意見もあり、正に神のみぞ知ると言えるでしょう。
概要
AIはArtificial Intelligenceの略で直訳すると人工知能となります。
Artificial：人工的な、Intelligence：知能
AIの歴史
・1950〜1970年代：ニューラルネットワーク
パズルや簡単なゲームのような明確なルールを持つ問題に高い性能を発揮します。
人間の神経細胞(ニューロン)を模している
・1980〜2010年代：機械学習
コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行します。
アルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術も持ちます。
・現在：ディープラーニング
ニューラルネットワークを多層に結合することで、表現や学習能力を高めたモノです。
日本語では深層学習と訳されます。
年代別にトレンドを分けましたが、以下のような部分集合的な関係性と思ってください。
AI ⊃ 機械学習 ⊃ ニューラルネットワーク ⊃ ディープラーニング
自然言語処理
AIのほとんどが 自然言語処理 と ディープラーニング に大別されます。
自然言語処理とは、自然言語(人が日常で使っている言葉)をコンピュータで分析するシステム のことです。
代表的なところで言うと、SiriやGoogle翻訳に使われています。
これを実現するためには、以下の2つが必要です。
機械可読辞書 ：コンピュータが語彙を理解するために必要な辞書
コーパス ：言語の使用方法を記録・蓄積した分集合
ディープラーニング
ディープラーニングとは、 十分なデータ量があれば、人間の力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 ディープニューラルネットワークを用いた学習のことです。
一言でディープラーニングと言ってもアルゴリズムには種類があり、それぞれ得意不得意があるため実際に使用する際にはどのアルゴリズムを使うのかよく検討する必要があります。
終わりに
AIは幅が広すぎるため概略しか説明できませんでした。
また、機会があれば1つの分野を深掘りした記事を投稿したいです。
最後までお付き合いくださりありがとうございました。