誰が、おじいさんじゃ！！

君もよっぽど失礼じゃな。

まあいいわい。AI（Artificial Intelligence）は、直訳すると「人工知能」の意味じゃ。しかし、その定義は「モワっ」としているのも確かじゃろう。

総務省のホームページによると、AIとは「人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念」とされておる。

要するに、コンピュータに人間の思考プロセスを学習させて、仕事をやらせることの総称と言えるんじゃないかの。

そう。人間が「学習」するのと同じようなことじゃ。

機械学習では、コンピュータが、入力されたデータからパターンやルールを見つけ出す。そして、そのパターンやルールを新たなデータに当てはめることで、「ははーん、このデータではこんなことが言えるな」と予測したりできるようになるのじゃ。

むむ……。

例えば、「ニンジン」と「ジャガイモ」の写真があったとする。これは、それぞれ違うモノじゃ。これは分かるわな？

よろしい。機械学習では、まずニンジンとジャガイモの写真を、コンピュータにたくさん覚えさせる。

次にコンピュータに「人参は赤いんだぞ」「ジャガイモは丸っこいんだぞ」などと特徴をアドバイスするんじゃ。これを「特徴量」という。

すると、コンピュータは「特徴量」をヒントに、写真を見てニンジンとジャガイモの区別をつけることができるようになるんじゃ。

そうじゃ。深層学習は「ディープラーニング」とも言われブームになった技術じゃ。

先ほど、ニンジンとジャガイモの区別の仕方を特徴量としてアドバイスすると言ったが、深層学習では、特徴量自体もコンピュータが発見するのじゃ。

この場合は、コンピュータが自分で「あれ？どうも色に着目した方がよさそうだな？」とか「形が違うぞ」と自分で判断する。それで、ニンジンとジャガイモを区別できるようになるわけじゃ。

ただし、深層学習ができるためには、以前も言ったようにビッグデータ、膨大なデータが必要なんじゃ。ビッグデータと深層学習は切っても切れない仲なんじゃ。

うむ。機械学習には大きく分けて三つの学習法がある。

「教師あり学習」
「教師なし学習」
「強化学習」

じゃ。

「教師あり学習」とは、先ほどのように「こういう色や形をしたものがニンジンだよ」というラベルを学習データに付けてコンピュータに覚えさせる機械学習じゃ。

次の「教師なし学習」は、正解のラベルを付けない学習用データを使うことをいう。コンピュータに「自分で考えろ！」というわけじゃ。

うむ。「強化学習」というのは、コンピュータが一定の環境の中で試行錯誤をさせて、正解のときは報酬を上げるのじゃ。

このプロセスを繰り返すことで、何が長期的によい行動なのかをコンピュータに学習させる。

例えば、数年前にAIが碁で人間に勝ったというニュースがあっただろう。あれは、強化学習と深層学習を組み合わせた方法が使われた。これは「深層強化学習」と言われているんじゃ。

そう言ってしまえば身もふたもないが、AIとは「一つのことについて人間のような思考をして処理するコンピュータ」と言う方が近いじゃろう。

だからといって、AIは人間のように何でもできるわけではないことも知っておくべきじゃな。

漫画で描かれている「世界征服をたくらむAI」とは、「一つのことを人間のように」ではなく「あらゆることを人間そのものとして」行うAIのことじゃ。

それは「汎用（はんよう）人工知能（AGI / Artificial General Intelligence）」と呼ばれる。残念ながら、まだ実現されていない。

現実の世界でAIと呼ばれているのは、さっき言ったような「一つのことについて人間のような思考をして、こなすコンピュータ」、つまり「特化型人工知能」と呼ばれているものなんじゃ。

分からん。研究している人たちはもちろんいる。ただ、ビジネスなどを考えると、特化型人工知能の研究を進めるのが得策といえるじゃろうな。