AIとは何か?あなたは説明できますか??

こんにちは! あゆです!

あなたもAIを使った○○が~ ということを聞くことも多いのではないでしょうか?

AIって言葉はよく聞くけど、いったい何なの? どういうことができるの? といった疑問にお答えしたいと思います!

なぜAIを勉強すべきなのか?

人工知能
人工知能

需要が伸びている

独立系ITコンサルティング・調査会社であるアイ・ティ・アールが発表しているAI市場の規模推移予測によると、 AI市場は今後、非常に伸びていく成長市場であることがわかります。

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AI需要の増加

仕事がなくなる?

仕事がなくなる
未来学者のレイ・カーツワイル氏は 2045年人間を超える知能をもつ人工知能が発明されるシンギュラリティ―」に 到達すると予想しています。

それに伴い、現在存在する仕事の多くが、AIによって行われるようになるといわれています。

英オックスフォード大学のオズボーン准教授らが論文において、人工知能に奪われそうな仕事のランキングを発表しています。

奪われる仕事のトップは小売店販売員です。 これは、ロボットが接客するようになるというより、 Eコマース(ネットショップ)がもっと便利になれば、店舗の販売員は必要なくなるよねということです。 2位は会計士です。会計士と聞くと、知的な労働のイメージがありますが、 会計処理のような計算はコンピュータが得意とする分野なので、 なくなってしまうのでしょう。

他にも事務員やトラック、バスの運転手など、身近な仕事もランクイン市営ます。

一部の仕事がなくなっていく一方で新たな仕事も生まれてくることが考えられますが、 その際にはコンピュータをうまく利用する必要がある仕事が多いと考えられます。

仕事を奪われる立場になるのではなく、きちんとコンピュータを使いこなしていける立場になる必要があるのです!

そのためにAIについて勉強することは非常に重要です。

AIとは何か

AIとは
これまで何度もAIという言葉を使ってきましたが、 きちんした説明をしていませんでした。

AIって言葉はよく聞くけど、 実際、どういうもものかわかっていない というあなた、この記事を読んで、しっかり理解しましょう!

AI(人工知能)の定義

AIとはArtificial Intelligenceの略です。 日本語に訳すと人工知能です。 人工知能の定義は、専門家の間でもまだ定まっていないのが現状です。さまざまな専門家がそれぞれの定義をしており、統一的な定義はありません。 しかし、一般的には「コンピュータを使った計算によって、人間のような知能を実現すること」です。

人工知能の種類

人工知能は「特化型人工知能」と「汎用人工知能」の2つに分けられます。 特化型??汎用?? 難しいと思ったそこのあなた! 大丈夫です。言葉は難しそうに聞こえますが、内容は簡単です。

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特化型と汎用人工知能
一言でいうと、 特化型は何か一つだけめちゃくちゃ得意なことがある人工知能です。 汎用型は何でもそつなくこなしちゃう人工知能です。

もう少し詳しく見てみると

特化型人工知能

特化型人工知能とは、一つのことに特化した人工知能です。 例えば画像を読み取ったり、音声を理解したり といった技術や自動運転技術、将棋AIなどは特化型人工知能です。現在行われている研究の多くはこの特化型人工知能に関するものです。

汎用人工知能

汎用人工知能は何でもできる人工知能です。

特化型人工知能は一つのことしかできませんが、汎用人工知能は与えられた情報をもとに、自分で考えて、適切な行動をとることができます。特化型に比べて、非常に人間の考えや行動に近くなってきます。

特に注目すべき機械学習

人工知能の分野のなかでも、 最近よくニュースで聞くサービスや製品に使われているのは 機械学習という領域です。 イメージとしてはこんな関係です。

人工知能と機械学習
人工知能機械学習
機械学習は与えられたデータ(問題)を基にプログラム自身が学習する仕組みを作ることで、様々な問題の予測や画像、音声の認識を行います。 今後、重要になってくる言葉なので、今すぐ覚えましょう!

人工知能の勉強方法

人工知能の勉強方法
人工知能の勉強方法
ここまで、人工知能とは何かについて見ていきましたが、 ここからは実際に勉強するにはどうしたらいいか見ていきます。

Step1:人工知能についての基礎知識

まずは人工知能に関する基礎知識を身につけます。 今回紹介したような定義や、人工知能でどういうことができるようになっているのかといったことです。 ここはそれほど時間はかかりません。

Step2:機械学習の理論を学ぶ

先ほど紹介した機械学習という分野を勉強することが特に重要です。 すべてを理解するには、かなり高度な数学的知識が必要になりますが、 最低限重要な部分を、イメージ的に理解することで、 実践的の際に最適なアルゴリズム(方法)の選択ができる力を身につけます。

Step3:実際に作ってみる

基礎知識が最低限身についたら、どんどん実際に作ってみることが重要です。 実際に作ることを実装するといいます。 実装経験を積むことによって、自分でさまざまなデータを分析できたり、 AIアプリを作ったりできるようになります。

最後に

とっても簡単な図なので、 今すぐ、この図をメモに書いて、

人工知能と機械学習
人工知能機械学習
機械学習という言葉を覚えましょう!