私見ですが、だんだん人工知能についてわかってきたので、備忘録的に。
(1-1)人工知能とは
人工知能(AI)：
[1]人によって解釈が異なるが、読んで字のごとく、人工的に人間のよう な汎用的な知能をコンピュータ上に実現させたもののこと。
[2]部分的に知能的な活動を行っているものを、商業的に呼ぶ。
人工知能はインプットによってアウトプットを決定するエージェントという説明もできます。
人工知能は文脈、使っている人によって、様々な意味を持ちます。
(1-2)人工知能のレベル付け
人工知能はその複雑さ、仕組み、可能なこと、で四段階にレベル付けできます。
レベル１：単純なIF分岐。探索、推論を行うもの。ハノイの塔、迷路を解くことができる。現在は、機械学習を組み込まれているので、分類に迷うが、オセロ、将棋をする人工知能もここに分類される。パズルなどのトイプロブレムと呼ばれるものしか解けない。現実世界で起こり得る問題は解けない。学習しない。
レベル２：たくさんの知識を組み込んだレベル１。分岐パターンが多い。ワトソンの原型はここに分類される。医学、薬学、の知識などを大量に読み込むことで、現在の症状から、病名を判定したりする。エキスパートシステムと呼ばれる。現実世界の問題は、この例のように限定的になら解ける。学習しない。
レベル３：機械学習を行う。文書の内容を読み込んで、クラス分類ができる。ただし、特徴量を人間側で設定する必要がある。学習を行えるため、解決できる問題は増えたが、特徴量は人間で設定する必要があるため、かなり手間がかかる。
レベル４：ディープラーニングと呼ばれる。特徴量を人間が設定する必要がない。汎用性が上がる。画像認識、クラス分類、自然言語処理、音声処理、など、様々な分野で、活躍している。また、活躍する見込みがある。ただし、学習するのに時間がかかる。処理量が多いため。
(2)機械学習について
機械学習とは、人工知能が、クラス分類を自力で行うことです。人間がIF文などをプログラミングする必要がありません。様々な手法があります。ニューラルネットワーク、ディープラーニング、サポートベクターマシン、最近傍法などです。
(3)ディープラーニングについて
ディープラーニングとは、層を深くしたニューラルネットワークのことです。パワーアップしたニューラルネットワークと説明できます。その他の機械学習とは一線を画します。ディープラーニングは特徴量を設定する必要がありません。特徴量とは、簡単に言えば、データを数学的に扱えるようにするための関数と言えます。これは、人間が設定しますので、前述した通り手間がかかりますが、ディープラーニングはその手間がありません。つまり、より多くの問題に対応できます。またその可能性があります。
時間がなかったため、かなり雑になってしまいました。今度もっとわかりやすく丁寧にまとめなおしたいと思います。改善点、アドバイスがあったらお願いします。
