Help us understand the problem. What is going on with this article?

【超初心者用【備忘用勉強メモ】】AIってなに?

More than 1 year has passed since last update.

はじめに

はじめまして。
私は、普段はインフラをメインに担当していて、
最近、機会があってwatsonなどを触っています。
私もまだまだ勉強中の身でAIについては初心者ですが、
この資料は、「AIって、最近よく見たり、聞いたりするけどそもそも何なん?
って人を対象に書いています。

当たり前のこと書くんじゃねぇ!糞が!」って内容もふんだんに書いてしまうと思いますし
間違っている箇所もたくさんあると思いますが、詳しい人は、温かい目で見守って頂けると助かります。
この記事を見て私と同じ初心者の人、興味があるけどまだ触れていない人が
「意外と簡単かも?」と思ってもらえれば幸いです。

AIと人工知能の違いって?

本当に当たり前のところから書きます。
「よくテレビとかで「AIが仕事を奪う〜とか人工知能が未来を創る〜」
とか言ってるけどどう違うの?」とたまに聞かれることがあります。

一緒です

googleで「AI」ってググるとトップに歌手のAIさんのことが出てきますが
間違ってもそっちの話じゃないです。そこで間違ってたら幸せは広がらないです。
※過去に「AIって歌手のことだろ?」とオヤジギャグをかましてきたおっさんがいました。

Artificial(人工的な) Intelligence(知能)
なので、AIと人工知能は同じ意味です。

AIってそもそもなに?

私は、「人間の様にインプット情報を「判断(判別)し、アウトプットするもの
と思っています。

AIと聞くと、みなさんが思い浮かぶのは何でしょうか?

今あるもので言ったら、
・AppleのSiri
・MicroSoftのりんな
・Alpha GO
フィクションで言ったら、
・ドラえもん
・鉄腕アトム
・ジャーヴィス(アイアンマン)
とかでしょうか。

「AIに仕事を奪われる〜」というイメージで言ったら、おそらく後者のことを指すのだと思います。
前者は、特定型人工知能(もしくは弱いAI)
後者は、汎用型人工知能「AGI(artificial general intelligence)」(もしくは強いAI)
と言われています。

他にも、種類分けは出来ますが、この特定型人工知能と、汎用型人工知能のイメージが混在しているので
人工知能って難しそう。。。」ってなってしまっているのだと思います。

ドラえもんやアトムなどどんなことでもまんべんなく人間の様に対応できるAIは、おそらくまだまだ出来るのに時間はかかると思いますが、※ただ将来的には出来ると私は思っています。
特定の事に特化した、AIというものは作ることが可能です(というより既に意識していないところでたくさん取り入れられています。googleの検索でもAIが使われています)

AIの種類

AIには、特定型人工知能と、汎用型人工知能の2つがあると言いましたが、
現在、使われたり、研究されている特定型人工知能の中でも種類、レベルがあります。

1.AIと言う言葉を使われているが、ただの制御機能がついたもの
商品などで、たまに「AIを搭載した〜」とうたったものがありますが、
その中には、単なる制御プログラムのみのものもあります。
これをAIと呼ぶと、電卓もAIになります。

2.将棋のプログラムなど、古典的人工知能
制御と違い、明確なルールを覚えさせる(設定する)ことで、目的を達成する手法です。
実は、この手法は1950年代後半頃には誕生しています。

3.機械学習
古典的人工知能は、厳格なルールのもとに動きますが、機械学習は、サンプル情報を与えると、それを判断し、問題を解決する手法です。

4.深層学習(ディープラーニング)
特徴量をAI自身が見つけ、問題を解決する手法です。
最近のAIブームが起きているきっかけは、
この深層学習がすごいと脚光を浴びたことが大きな影響を与えています。
よく勘違いされることですが、深層学習は機械学習の一分野です。
書くと長くなるので次回以降に書きます。

よりわかりやすい言葉で言うと、
1.アルバイト
言われたことだけこなす
2.一般社員
たくさんのルールを覚え判断する
3.課長
決められたチェック項目に基づき改善する
4.マネージャ
チェック項目まで自分で発見する

と言うとわかりやすいかと思います。

※上記の言葉は、東京大学の松尾豊先生の「人工知能は人間を超えるか」
の文言を引用させてもらっています。一度は、読んでみることをおすすめします。

AIを始めるには?

とりあえず、AIってどういうものかっていうのと、
種類があるのはなんとなくわかった。
けど実際やるとなると、お金かかりそうだし、難しそう。。。

という人もいるかと思います。
私もそういう風に思っていました。
けれど、みなさん普段の生活や仕事でこんなことが自動で対応できたら楽しそうだな、
楽になるなと言ったイメージはたくさんあると思います。
例えば、チャットサービスから取り掛かってみてはどうでしょうか?
私も今やっている最中です。この件でも後々記事を書きます。
(正確にはチャットは人工無能という言われ方もしますが)

それに今の時代、たくさんのサービスがあり、例えば

有名なところだと、
Watson
https://www.ibm.com/cloud-computing/bluemix/ja/watson
Amazon AI
https://aws.amazon.com/jp/amazon-ai/
※現在英語版のみです。(2016/12/6現在)
Linebot(Messaging API)
https://business.line.me/ja/services/bot
というものもあります。
(この他にもたくさんあります。いいサービスがあれば教えてください)

どれも初期費用はかからず、お試し期間は無料(watsonは1ヶ月無料)で出来るものもあるので、
そろそろ冬休みも近づいてきていますし、ゲーム感覚でやってみてもいいかもしれませんね。
基本、パソコンに触ったことがある人なら操作することは出来るはずです。

最後に

今回、始めてQiitaに投稿したので、稚拙な文章で読みづらかったことと思います。
ただ、今後も記載していき、誰かの役に立つ記事が書ければ嬉しいので、
継続して記事を書いていきます。
これを読んで、参考になったことがあったならばとても嬉しいです。

今回、記載するにあたり、
上記で書いた松尾先生の本、
https://www.amazon.co.jp/人工知能は人間を超えるか-ディープラーニングの先にあるもの-角川EPUB選書-松尾-豊/dp/4040800206
清水亮さんの「よくわかる人工知能」
https://www.amazon.co.jp/よくわかる人工知能-最先端の人だけが知っているディープラーニングのひみつ-清水-亮/dp/4048922335/ref=sr_1_2?s=books&ie=UTF8&qid=1481035590&sr=1-2

などで勉強させてもらいました。まだ触り部分のことしか書いていないので、
もっと勉強したい人は読んでみると、より理解が深まるかと思います。
最後までありがとうございました。

Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away