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BeeBright / shutterstock

このところAI(人工知能)が人間の仕事を奪うといった危機感をあおる話から、企業のAI活用まで、毎日のようにAIに関するニュースを耳にする。しかし、AIの意味を正しく理解していない人は多い。背景には、機械学習(マシンラーニング)などの用語が誤って使われているケースが多いことも挙げられる。そこで、AIや機械学習の初歩的知識について簡単に説明をしたい。

AIと機械学習の違い

AIと機械学習の違いは、経済学と会計学の違いに少し似ている。経済学は学問の分野であり、ノーベル経済学賞の受賞者に会計業務を依頼したりはしないだろう。それと同様に、AIとはコンピュータや人間の意思決定方法を研究するサイエンスなのだ。一方で、機械学習はデータから学習するソフトウェアを開発するテクノロジーを意味する。

両者の違いは、お金が絡むとより重要になる。ベンチャーキャピタリストの多くは、今や「AI」という言葉を誇大広告として捉え、AIを謳う企業への投資に慎重になっている。彼らは、自然言語処理を使ってメールをフィルタリングするプラットフォームや、顔認識技術によって店舗の来店客をトラッキングするといった、明確なユースケースのある機械学習ソフトへの投資に注力している。

これに対し、フェイスブックやグーグルなどの大手テック企業や大学は、より広義のAIを研究するラボを設立している。こうしたラボから生まれたグーグルの機械学習向けのソフトウェアライブラリ「TensorFlow」や、フェイスブックの「Pytorch」は無料で利用することが可能だ。

「ラーニング」という言葉が多用される理由

今日、最もエキサイティングなAIの活用方法は、コンピュータに学習能力を持たせ、プログラミングではなく、学んだデータからタスクを実行させることだ。これに使われる様々な技術の名称に「ラーニング」という言葉が用いられている。

機械学習には、大きく分けて「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」という3つの手法があり、ベイジアン機械学習やシンボリック機会学習など、統計的手法に基づく機械学習と合わせて利用することができる。

しかし、これらの全てについて詳しく知る必要はない。なぜならば、最も多く使われる機械学習の種類は「ニューラルネットワーク」だからだ。ニューラルネットワークとは人間の脳を模倣したコンピュータシステムで、この70年間で流行り廃りを繰り返している。

編集=上田裕資

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