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3分でわかるAI(人工知能)② - AIにはレベルがある

3分でわかるAIの第二弾です。
AIには大きくわけて4つのレベルが存在していると言われています。このレベルについて、今回はご説明したいと思います。

レベル1: ワンパターンの判断および実行ができる AI
マイコン制御の家電などのレベルです。そもそもマイコンって何?という感じだと思いますが、ちっちゃいパソコンが入っている、と思ってください。

エアコン(冷房)を例にしてみましょう。
1. 26度に設定。入力された温度と比較して、部屋の温度を調べます。
2. 部屋の温度と設定温度を比較する(判断)
3. 設定温度以上であれば下げる、設定温度以下であれば止める(実行)

このようにワンパターンの判断だけができます。

レベル2: 複数のパターンの判断および実行ができるAI
お掃除ロボットなどが良い例です。
角が丸い、段差がある、障害物がある、同じところを2回通らない、そのそれぞれのパターンで上記のように判断し、実行します。
ちょっとお利口になりました。

レベル3: 機械学習ができるAI
レベル2までのAIは、人間があらかじめ全ての判断および実行が必要なパターンについて入力をしておく必要があります。上記のお掃除ロボットに必要なパターンなどですね。
機械学習とは、たくさんのデータをAI自身が分析し、法則性やルールを見つけて自分で判断できるようになる、ということです。

例えば、迷惑メールフィルターや検索エンジンなどがイメージしやすいです。
迷惑メールに関するたくさんのデータをAIに教えることで、AI自身が迷惑メールとはこういうものだ、というルールを作り判断します。

大量に読み込ませた写真データの中から特定の人の顔を認識し、この人が写っている写真、など判断することもできます。

レベル4: ディープラーニングができるAI
ここから一気に、これぞAIという話になっていきます。

ディープラーニングとは、機械学習をさらに発展させたものです。
レベル3との違いは、人の脳神経の特性をモデルにした "ニューラルネットワーク" という数学モデルによって構築されている、という点。
難しいですね(笑)

具体的にご説明します。

先ほどレベル3で出てきた写真の顔認識。
この段階では AIに "顔を認識しなさい" ということを人間がプログラミングする必要があります。つまり、分析や判断に必要な枠組み(この場合は"顔")を事前に人間が設定してあげる必要があるのです。
ですが、ディープラーニングができるAIは分析や判断に必要な枠組み、いわゆるどこに特徴を見つけて判断するか、というところを自動的に見つけ出して判断します。
例えば、人が写った写真と写ってない写真を大量に読み込ませると、まず人が写ってる、写ってない(特徴)をAIが自分で判断し、次にその人の顔(特徴)で同じものがあるかないか、ということを判断していきます。

レベル3の機械学習の段階では、例えばこのキーワードが含まれていれば迷惑メール、など、言語によってパターンを定義しますが、言語によって定義することが難しいものはディープラーニングの出番です。
例えば洋服の好みなど、これを選んだ人はこれを選ぶ傾向にある、というのは非常に言葉にしにくいです。

今、誰しもが日々感じる事として、
「なんかこんなテイストのこんなブランド」とか
「この味っぽいレシピ」
などというワードはヒットし辛く、なかなか自分の好みのものにたどり着くことができません。

今後AIがますます発展していけば、一つ好きなものがわかるとそこから神経細胞(ニューロン)のように数珠繋ぎで、自分好みのものとマッチングしてくれるようになるでしょう。

それではまた!


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UX / UIデザイナー、オオカワマリのnote。 IT&テクノロジー情報やマーケティングに関する話題を更新します。
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