人工知能の種類とは？| AIを理解する | Edureka

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目次

1. 人工知能の歴史
2. 人工知能の基本概念とは？
3. 人工知能の3つのステージ
   1. 弱い人工知能（WAI）
   2. 強い人工知能（GAI）
   3. 超人工知能（SAI）
4. 人工知能の種類
   1. 反応型AI
   2. 限定メモリAI
   3. 精神論AI
   4. 自己認識AI
5. 人工知能の応用分野
   1. 機械学習
   2. ディープラーニング
   3. 自然言語処理
   4. ロボティクス
   5. ファジィ論理
   6. エキスパートシステム

人工知能：歴史から応用まで

人工知能の歴史

人工知能（AI）は、21世紀を完全に変えた技術の一つと言えるでしょう。AIは私たちの日常生活に組み込まれているため、異なるAIの概念を理解することは重要です。このセッションでは、人工知能の概念について詳しく解説します。まずは、人工知能の歴史から始めましょう。

人工知能の概念は古代ギリシャの神話にまで遡ります。ギリシャ神話では、人工的な人間や機械の概念が既に存在し、例えば「タロス」という巨大な銅像戦士がクレタ島を守るために作られたとされています。

そして、19世紀になると、1950年にアラン・チューリングが「チューリングテスト」というコンピュータが人間のように知的な思考ができるかどうかを判定するテストを提案しました。これは人工知能の哲学において初めて真剣な提案でした。

また、1951年にはAIの研究が進み、ゲームAIと呼ばれる時期が訪れました。この時期には、コンピュータ科学者たちはチェッカーやチェスのプログラムを開発しましたが、後にこれらのプログラムは改良されました。

そして最も重要な年とされるのは、1956年です。この年にジョン・マッカーシーが初めて人工知能という言葉を造り出しました。それに続いて、1959年には最初のAI研究所が設立されました。MITのAI研究所は、AI研究に専念するために設立された最初の研究所でした。さらに、1960年には世界で最初のロボットがゼネラルモーターズの組み立てラインに導入され、1961年にはAIチャットボットのElizaが登場しました。1997年には、IBMのディープブルーがチェスの世界チャンピオンを破り、2005年には自律型ロボットのスタンリーがDARPAグランドチャレンジで優勝しました。また、2011年にはIBMの質疑応答システム「ワトソン」がジェパディのチャンピオンに勝利しました。

これが人工知能の歴史の概要です。1950年代以降、人工知能の潜在能力が急速に発展してきました。機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、自然言語処理、知識ベースのシステムなど、人工知能は様々な領域をカバーしています。

人工知能の基本概念

それでは、人工知能とは一体何なのでしょうか？人工知能は、ジョン・マッカーシーによって最初に提唱された言葉です。彼はAIを「知的なマシンを作るための科学と技術」と定義しました。言い換えると、人工知能は、意思決定や物体検出、複雑な問題の解決など、人間の知能を必要とするタスクを実行するためのコンピュータシステムの開発を指します。AIは、意思決定の支援や複雑な問題の解決に役立ち、高度な計算を行い、予測の精度を高めることができます。

人工知能の3つのステージ

それでは、人工知能にはどのようなステージがあるのでしょうか？実は、人工知能には3つのステージがあります。

1. 弱い人工知能（WAI）：弱い人工知能（ウィークAI）は、狭い範囲の特定のタスクを実行できるマシンが含まれるステージです。このステージでは、マシンは考える能力を持っていません。例えば、SiriやAlexa、AlphaGo、セルフドライビングカーなどが弱い人工知能の例です。現在までに開発されたほとんどのAIシステムは、弱い人工知能または狭義の人工知能に分類されます。

2. 強い人工知能（GAI）：強い人工知能（ストロングAI）は、人間と同様に考え、意思決定をする能力を持つマシンの進化形です。現在のところ、強い人工知能の具体的な例は存在しませんが、近い将来、人間と同等に知的なマシンを作り出すことができると考えられています。強い人工知能は、多くの科学者から人類の存続に脅威とされています。

3. 超人工知能（SAI）：超人工知能（スーパーAI）は、コンピュータの能力が人間を超えるステージのことを指します。現在はまだ仮説として存在しており、映画やSFの中で描かれることが多いです。人間を超える知能を持つマシンはまだ存在しないため、私たちは人間以上に優れた思考や推論が可能なマシンが登場する日を心待ちにしています。

人工知能の種類

それでは、人工知能はどのような種類に分類されるのでしょうか？AIの種類は、AIシステムの機能に基づいて以下の4つに分類されます。

1. 反応型AI：反応型AIは、現在のデータに基づいてのみ動作し、将来の行動を評価するためのデータから推論を行うことはありません。特定の設定されたタスクをこなすことができます。代表的な例としては、世界チャンピオンのゲーリー・カスパロフに勝ったIBMのチェスプログラムがあります。

2. 限定メモリAI：限定メモリAIは、過去のデータを参照することで、情報を元に意思決定をすることができます。一時的な記憶を持ち、過去の経験を活用して将来の行動を評価することができます。自動運転車は限定メモリAIの例であり、最近のデータを使って即座の意思決定を行います。

3. 精神論AI：精神論AIは、より高度な人工知能の一種で、感情的な知能に焦点を当てます。人間の信念や思考をより正確に理解することを目指します。精神論AIはまだ完全に開発されていませんが、この分野での研究は進んでいます。

4. 自己認識AI：自己認識AIは、マシンが自己意識を持ち、自己認識するステージを指します。このようなAIは現在のところ実在しませんが、私たちの進行速度を考慮すると、超人工知能のステージにも近づいているかもしれません。しかし、このようなシステムは現在は存在せず、人間よりも優れた思考や推論ができるマシンはありません。

人工知能の応用分野

人工知能は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、ロボティクス、ファジィ論理、エキスパートシステムなどを活用して、様々な現実世界の問題を解決するために利用されます。

1. 機械学習：機械学習は、データの解釈、処理、分析を通じて現実世界の問題を解決するための技術です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法があります。

2. ディープラーニング：ディープラーニングまたはニューラルネットワークは、高次元データに対して行われる手法で、洞察を得て解決策を導き出します。フェイスブックの顔認証アルゴリズムや自動運転車、Siri、Alexaなどのバーチャルアシスタントに使われています。

3. 自然言語処理：自然言語処理は、自然言語から洞察を得て、マシンとのコミュニケーションやビジネスの成長を実現するための技術です。例えば、Twitterはテロリストの言語をフィルタリングするためにNLPを使用し、AmazonはNLPを使って顧客のレビューを理解し、ユーザーエクスペリエンスを向上させています。

4. ロボティクス：ロボティクスは、人工知能の分野の一つであり、ロボットの分野や応用に焦点を当てています。AIロボットは、現実の世界で行動し、結果を生み出す人工的なエージェントです。ソフィアというヒューマノイドロボットがAIロボットの良い例です。

5. ファジィ論理：ファジィ論理は、真理の度合いの原理に基づく計算アプローチです。従来の論理ではなく、真理度に着目します。ファジィ論理は、医療分野での複雑な問題の解決に使用されます。例えば、意思決定を行う自動車のギアシステムの自動化に使われたりします。

6. エキスパートシステム：エキスパートシステムは、AIベースのコンピュータシステムであり、人間の専門知識と意思決定能力を学び、再現します。エキスパートシステムは、従来の手続き型プログラミングに頼らず、if-thenロジックを使用して複雑な問題を解決します。エキスパートシステムは、情報管理に使用され、詐欺検知やウイルス検出、医療記録の管理などに使用されます。

以上が人工知能の応用分野の概要です。AIは非常に広範であり、さらに学びたい方には、以下にいくつかのリンクを紹介します。