G検定対策メモ（ディープラーニング基礎）

G検定対策のために作成したメモです。

※個人メモなので間違っている可能性があります。
正確な内容は下記、G検定の公式テキストを参照ください。

人工知能(Artificial Intelligence)とは？

1956年アメリカで開催されたダートマス会議においてジョン・マッカーシーが初めて「人工知能」という言葉を使った。
推論、認識、判断といった人間と同じ知的な処理能力をもつ機械と言われる。

だが、人工知能は何か？というしっかりとした定義は未だにない。

レベル1：シンプルな制御
あらかじめ振る舞いが決められており、その通り動く製品

レベル2：古典的な人工知能
探索・推論・知識データを利用した複雑な振る舞いが可能

レベル3：機械学習を取り入れた人工知能
サンプルデータを基に学習

レベル4：ディープラーニングを取り入れた人工知能
学習に及ぼす特徴量を学習する

・推論・探索の時代
・トイ・プロブレムは解けるが、複雑な現実の問題は解けない

トイ・プロブレム(おもちゃの問題)とは？
複雑な問題をコンピューターが扱えるように本質が損なわない程度に簡略化したもの。

・知識の時代
・エキスパートシステムを用いた実用的なシステム

エキスパートシステムは知識ベースと推論エンジンから成る。
知識ベース　：「もし・・・ならば」という規則による知識の集まり
推論エンジン：知識ベースを用いて推論を行うプログラム

・ビッグデータを用いた機械学習
・特徴表現学習(ディープラーニング)
・シンギュラリティーへの懸念

シンギュラリティー(技術的特異点)とは？
レイ・カーツワイルが自著「The Singularity is Near」で2045年に到来すると述べた。

人工知能が人間を超えて文明の主役に取って変わる時点のこと。
有識者の中でも肯定・否定の意見が分かれている。

人工知能のプログラム自身が学習する仕組み
サンプルデータが多いほど、望ましい学習結果を得ることが可能である。
2000年以降ビッグデータというキーワードと共に注目を集めるようになった。

機械学習の1つであるニューラルネットワークを多層にしたものがディープラーニングと呼ばれる。

ニューラルネットワークとは？
人間の神経回路をマネすることで学習を実現しようとするもの
元祖は単純パーセプトロンというニュートラルネットワーク

地道な研究の積み重ね、データ量の増加、ハードウェアの能力向上によりディープラーニングが躍進する。