Intelligence、以下「AI」という)は「人間の知的ふるまいの一部を機械(プログラム)を用いて人工的に再現したもの」という内容になります。人間が決めたアルゴリズムにより予測(回帰)するプログラムも含まれ広い意味を持ちます。「AI」というと一般的なイメージは、ターミネーターのようなサイボウグの一部を再現しているような物で自己改良して発展できるイメージだと思われます。AIは広い意味を持ちますので、機械自体が学習せず人間が予め決めたアルゴリズムで動作し予測や判断をする物を含まれています。機械学習などの言葉も含めて理解していきます。機械自体が「データを解析することで特徴を見つけ出し判断や予測アルゴリズムを導き出すこと」を機械学習といいます。判断や予測アルゴリズムを自ら作成改良できることをいいます。AIの中で機械学習でない内容として人間が予め決めたアルゴリズムでしか動作しないプログラムなどです。身長から体重を予測する以下のアルゴリズムを実装し、身長から体重を予測するアプリがあるとします。身長(m)AIは自己学習しないプログラムも含み機械が予測(回帰)するものをいいますので、このような(予め人間が決めた式で)予測するアプリでも「AI」ソフトとなります。このように「AI」は幅広い意味を持つため、専門書籍タイトルなどでは「AI」の中でも「機械学習」と明確に分類して利用されている場合が多いです。ソフトウェアや家電などの製品については自己学習できるかにかかわらず「AI」という言葉を使って高機能をアピールする傾向にあると感じています。本サイトでは「機械学習」が初心者向けな言葉でないため一般的な理解を深めやすいなどの観点から「機械学習」とは言わず「AI」という言葉を多用しています。(一般的にイメージされるのと同様本サイトでは「AI」=「機械学習」として利用しています。AI自体は古くからある技術や考え方で1958年にパーセプトロンというモデルを発表されておりニューラルネットワークの研究も1950年代頃から研究されてきています。第一世代ではコンピュータが利用できるようになりプログラムで「推論、探索」をさせることで迷路ゲームなどで人間よりも圧倒的に高いパフォーマンスを出すことができるようになります。専門分野の知識を人間が機械に教え込み、実現するエキスパートシステムが誕生します。産業用ロボットが世界に普及することになり強化学習と呼ばれる手法が研究されることになります。医療用のAIが患者を診断し適切な薬を処方するという場合には「痛い」という症状も「どこがどのように痛い」など詳細に表すには膨大な知識が必要でかつ曖昧な症状も許容できないと利用できません。第三世代となり、2006年に深層学習(ディープラーニング)という新しい技術が発明され、2012年の画像認識コンテストでカナダ・トロント大学ジェフリー・ヒントン教授チームがディープラーニングを利用して圧倒的な精度を示し勝利したことで一気に広まりました。音声認識やその他の複雑な分野で実用化されるようになりました。人間が機会に教え込むという流れから機会が膨大なデータから自ら学習できるように進化してきています。AIを利用する以下の状況もあり昨今では急速に普及しています。一般的な「予測」を意味します。過去データを学習し、将来の数値を予測します。特徴的なデータを特定して次元(データ項目)を削減しますAIできることは上記の通りとなります。分類や回帰(予測)が一般的かもしれません。本サイトやAI学習サイトでのニューラルネットワークでは画像をラベル通りに「分類」する方法について説明しています。・部分的に正解が与えられます。本サイトのニューラルネットワークは「教師あり学習」を説明しています。全ての画像に正解ラベルが付いていてその内容を学習し最適な回答が得られるようAIが学習します。「教師なし学習」はデータの中から性質や特徴を捉えて分類したりできますが、本サイトでは説明していません。強化学習は部分的には正解データを与え、また、与えられた報酬が最大になるように判断していきます。将棋や囲碁など多くの分野で実績を上げています。SNS用シェアボタンTwitterFacebookGoogle+LinkedInPocket新着記事sLab-Remo2のスケッチUpdate平素よりご愛顧いただき大変ありがとうございます。...リモコン送受信失敗又は不具合時の対応リモコン送受信に失敗する事象が発生しております。...Mac端末OSX10.10以下のArduinoIDEスケッチ書き込みについて日頃よりsLabシリーズをご愛顧頂き大変ありがとうございます。