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AI,機械学習,Deep Learning わかりにくい流行り言葉をまとめる

はじめに

去年はいろんな企業で、「IoTください!」がブームでしたが、
今年は「AIください!」がブームとなっているように思います。
「AI」や「人工知能」という言葉が、ニュースやCMで面白がって使われるので、
みんなよくわからないけど「すごい。」とか「こわい。」とか言っている。
AIっていうのは、ITエンジニアにとっても理解しにくい概念なので、
データ分析系に関わっている人であったとしてても、
よく理解できない人がほとんどなんじゃないかなって思う。

BIなどのデータ分析系の開発歴7年くらいの僕も
「AI」って何?「機械学習」?「Deep Learning」?
って感じで全然理解できなくてで必死でAIと名のつく本をほとんど読みあさり、
なんとなくですが、形がわかってきた気がするので、まとめてみます。

AIという言葉

定義的に説明すると人工知能学会が出されている「人工知能とは」
という書籍が最も理解しやすいかと思います。
この書籍では冒頭から、人工知能とは1つの定義があるわけではなく研究者ごとに
定義の違う学問だと書かれています。
そもそも正確な定義がないようです。
ちょっと幅広な定義でいうと
「人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み」のようですが、
知能っていろんな種類があるよね?
記憶力って知能?演算能力も知能?言語理解や対話能力も?学習能力? 全部知能っぽいですが。
それにコンピュータで考えると、どれも実現方法が違うように感じます。

ので正しい定義はあきらめて、いままでの知識から中央値をとると
AIという言葉はほぼほぼ「学習能力」のことを出していると僕は考えています。
会議でも「AIは学習能力をもつ機械、技術名称でいうと機械学習を使った機械という意味で進めます」と
いつも言ってますが、反論を受けたことはないので、たぶん違和感ある人は少ないのではないかと思います。

のでまとめると、こうかなと思います。
・AIという言葉ははあいまいなで人によって認識が違う
・ほぼ「学習能力」のある機械ことを指している
・「AI」と「機械学習」はほぼ同義として話しても違和感をもたれない

「機械学習」「Deep Learning」という言葉

AIという言葉に対して、「機械学習」「Deep Learning」は、理解しやすいです。
「データ分析」を根とした概念階層図でいうところの赤枠のところが、該当します。

image

・「機械学習」とは、データ分析の手法の1つ
・「Deep Learning」とは、機械学習アルゴリズムの1つであり、ニューラルネットワーク手法の中の1つ
・アルゴリズムっていうのは、研究者の方が研究の末、見つけ出した予測やパターン認識などの高度なロジック

個々のアルゴリズムの種類についての説明はここでは割愛しますが、
Deep Learningも含めて、アルゴリズムは各々できることが違います。
実装する人はその特徴を考えたり、総当たりで試したりして、利用していきます。

終わりに

女性の声のAIが、人と会話する有名なCMがありますが、
このCMは絶大な誤解を生みだしているように思います。
あの会社は「超天才な1人の知能」を作り出して、
彼女は常にたくさんのことを学び続け、難しい問題も解決してくれる。
って勘違いしているんじゃないかと思う節が、IT系ではない人と話していると感じます。

その誤解の結果、いろんな企業が「彼女のようなAIを作りたい」とか、
「早く彼女と仲良くなっとかないとまずいんじゃないか」とか
そういう思考で話している人もわりといるように感じています。

あのCMの会社が先陣を切って、ほぼ騙しのイメージ戦略で成功したので、
僕からしたら「ほぼ嘘じゃん」って思うの広告が、大手IT企業やメディアから連発していて、
どんどん誤解を増幅させていってるような気がします。

ただ僕はこの流れは、良いことだと思ってます。
AIに求められる期待値は高すぎるので現実を知ると、最初少しガッカリするとは思いますが、
機械学習などのAI関連技術でできるようになったことは、それでも素晴らしい技術で、
この勘違いがキッカケになって関わっていくことは良いことだなと。
AI関連技術によって、企業が提供するサービスはいままでになかったような
「ぱっと見でもすごい」と思わせるものが増えてくるでしょう。
これって1消費者としても、すごく楽しみです。
それに、もっともっとAIを煽って僕の仕事が増えればうれしいな~って思ってたりしたいします('ω')ノ

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