AI(人工知能)の定義とは

AIは、英語の「Artificial Intelligence」の略です。日本語訳すると「人工知能」で、人が実現できるものを機械にもできるようにするためのものです。はっきりとした定義こそないものの、今IT業界では、記事の執筆やイラストの作成などにAIが使われるようになっています。そのうち人間の仕事がなくなるのでは？と危惧する方がいるほど、かなり浸透してきました。

AIは何でも屋ではない？

AIは何でもできるというわけではなく、あくまで学習機能があるだけで、最初のプロンプトは人間の力が必要なケースがほとんどです。そのため、AIを使うには指令の文言プロンプトの内容が大変重要で、これを繰り返すことで、AIの精度がどんどんと上がっていく仕組みになっています。

AIの主な性質は2種類

AIは人工知能とご紹介しましたが、その性質には自律性と適応性が備わっています。この自律性とは、人間の指示がなくてもAI自身が作業を出来る性質で、適応性はプロンプトの指示などからAIが学習をして、人工知能の性能が上がる状態を指します。この2種の性能が働くことで、AI家電などが開発されています。

AIは進化を続けている？

従来のAIでは、人間のプロンプト(指示)が大きな影響を与えていましたが、現在のAIでは「ディープラーニング(深層学習)」などが度々話題になっています。ディープラーニングでも人間の力は必要ですが、学習機能によってどんどんと成長していきます。

ディープラーニングの例

ここでディープラーニングの1つの例を見ていきましょう。

• まず、学習用のデータとして、画像のタグに犬、猫、馬など記述します。
• 次に、画像判別用のモデルを作成し、動画を構成する要素(エッジや断片)などを認識させることで、犬や猫の顔や体を認識できるように学習させます。
• ここまで出来たら、未知の画像を学習が終わっているモデルに投入しましょう。
• 仮に犬の画像を投入すると、最初の3つのデータ(犬、猫、馬の画像)から、一致確率を導き出してくれて完了です。

特定分野では人間以上の働きも可能

AIは最初だけ人間の力を借りることが多く、まだ実力を発揮しきれてない部分もあります。ただ、特定の分野、例えば、金融分野などでは超高頻度の取引も可能と言われ、そのアルゴリズムにも注目が集まっています。汎用分野ではまだ人間に及ばなくても、限定された分野では力を発揮できるのもAIの特徴の1つです。