ＡＩはこれからの時代を変える。専門家ではなくてもある程度の用語を理解しておく必要がある。そこで、何個か用語を列挙してみた。
＜機械学習＞
コンピューター自身にデーターの中の規則性や特徴を見つけさせる。ＡＩは基本的にすべて機械学習と分類できる。
＜ニューラルネットワーク＞
人の脳を模して、コンピュータ上に疑似的なニューロン（神経細胞）のネットワークを作っている。ネットワークは、「入力層」「中間層」「出力層」の３部門で構成されている。
＜ディープラーニング＞
ニューラルネットワークの中間層を多層構造にすること。日本語で言えば深層学習。従来の機械学習と比べ、複雑な学習が可能。カナダのトロント大学のチームが２０１２年突出した認識精度を記録した。ＧＰＵを使ったディープラーニングにより飛躍的に進化した。
＜コンボリューション・ニュートラルネットワーク＞
畳み込みニューラルネットワーク。
＜アルゴリズム＞
計算手順のこと。具体的な手順を記述したものがプログラム。
＜教師あり学習＞
学習データーのその正解。正解のあるデータを万件単位で準備しなければならない。
＜教師なし学習＞
コンピューターが見出した特徴の意味付けは人間がしなければならない。
＜強化学習＞
選択結果により報酬を与え、コンピュータ自身に学ばせる。アルファ碁はこの方法を採用している。
＜重みづけ＞
より結果に影響する重要な要素に高い点数をつける。
＜ルールベース＞
「もしＡならＢする」ということに落とし込むこと。
＜エキスパートシステム＞
特定分野の専門的な知識を取り込む。専門家の知識をルール化するには容易ではない。
＜自然言語処理＞
言語を音声やテキストの状態で、人間と同じように理解・処理させる。
＜シンギュラリティ＞
技術的な特異点。コンピューターの能力が人類の能力を超えること。２０４５年までには超えると予測されている。
＜強いＡＩ、弱いＡＩ＞
強いＡＩは汎用型。現在は弱いＡＩしかない。
＜テンソルフロー＞
グーグルが無償で公開。フレームワーク。
＜ワトソン＞
コールセンターで多数採用。
＜音声アシスタント＞
siri、グーグルアシスタント、アマゾンのアレクサ、マイクロソフトのコルタナ。