AI用語の確認

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。

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