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。