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AI(Artificial Intelligence)人工知能

[AIとは]

AIについては、コンピュータを使って、学習・推論・判断など人間の知能の働きを人工的に実現したもの、あるいは人間の知的活動をコンピュータで実現するもの等と定義されることがありますが、現在も研究過程にあり、明確な定義が定まっていないといわれています。

ただ、研究段階とは言われていますが、最近話題となっているプロ棋士に勝利した囲碁コンピュータプログラム「アルファ碁(AlphaGo)」や将棋コンピュータプログラム「ボンクラーズ」はAI研究の成果です。

また、今日日常的になっている、インターネットの検索エンジンやスマートフォンの音声応答アプリケーション、人間ロボット「Pepper(ペッパー)」、掃除ロボット(「アイロボットルンバ」など)などすでにAIが身近に活用されており、すでに経験済みのことであり決して今後のことではなく、今後は、さらに活用の幅が拡大されていくことが予測されます。

[人工知能(AI)研究の歴史]


近年急速に人工知能(AI)という言葉が拡大してきていますが、この言葉は、1956年の国際学会(ダートマス会議)において、ジョン・マッカーシー氏による命名によるもので比較的新しい言葉になります。

人工知能(AI)の研究は、1950年代から続いてきていますが、大きくは現在を含め3期に区分されるといわれています。

【第一次人工知能ブーム】時期:1950年代後半~1960年代

  コンピュータによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになったことがブームの要因となっていた。


*「推論」:

知識をもとに、新しい結論を得ること。

医療診断に用いられたエキスパートシステムが代表的。症状をイエス・ノーで答えることで病名にたどり着く方法。病気の原因をツリー構造に設定し、分岐を重ねることで枝先の一枚の葉を見つけ出す方法。一般的な病気は見つけ出すことができるものの、レアケースへの対応は難しい。

*「探索」:

解くべき問題をコンピュータに適した形で記述し、考えられる可能性を総当たりで検討したり、階層別に検索することで正しい解を提示すること。

【第二次人工知能ブーム】時期:1980年代

   「知識」(コンピュータが推論するために必要な様々な情報を、コンピュータが認識できる形で記述したもの)を与えることで人工知能(AI)が実用可能な水準に達し多数のエキスパートシステム(専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のようなに振る舞うプログラム)が生み出された。
   しかし、当時は、コンピュータが必要な情報を自ら収集して蓄積することはできなかったため、必要なすべての情報を人間がコンピュータにとって理解可能なように内容を記述する必要があった。世にある膨大な情報を人間が記述を用意することは不可能で、実際活用可能な知識量は特定の領域の情報に限定されたため、今日のようなブームとなりえなかった。

【第三次人工知能ブーム】時期:2000年代~

「ビッグデータ」と呼ばれているような大量のデータを用いることで人工知能(AI)自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化され、次いで知識を定義する要素(特徴量)を人工知能(AI)が自ら習得するディープラーニング(深層学習・特徴表現学習)の登場が今日のブームの背景となっている。


*特徴量:

  対象を認識する際に注目すべき特徴は何かを定量的に表すこと。

  ディープラーニング以前は人間の手で特徴量を設計していたが、ディープラーニングによって画像認識や音声認識などでコンピュータが自ら特徴量を作り出すことが可能になった。


*機械学習:

  コンピュータが数値や画像、音声などの様々かつ大量のデータからルールや知識を自ら学習する(見つけ出す)技術のこと。消費者の一般的な購買データを大量に学習することで、消費者が購入した商品やその消費者の年齢等に適したおススメ商品を提示することが可能になる。


*ディープラーニング:

  ニューラルネットワークを用いた機械学習の手法の一つ。人間の脳に似たようなイメージ。人間の脳は電気回路と同じで、神経細胞の間を電気信号が行き来することで働き、物事を学習する。従来の機械学習は、学習対象となる変数(特徴量)を人が定義する必要があった。ディープラーニングは、予測したいものに適した特徴量そのものを大量データから自動的に学習することができる点に違いがある。

~以上、「平成28年度版情報通信白書」より~

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