AIとは

用語集

2018年4月5日

近年、著しい進化を遂げている「AI（人工知能）」。もっとも身近な具体例をあげるならば、iPhoneに搭載されている「Siri」や2017年に大流行したスマートスピーカーも、AIを応用したプログラムです。

さまざまなビジネスやサービスへと使われているAIですが、ロボットが人間の代わりに作業を行うというイメージが強くあるのも事実です。

いったいAIとはどのようなものなのか。基本的な部分を見ていきましょう。

AIは「人間の知能をコンピューター上に再現し、作業を再現させる仕組み」のこと

AIは「Artificial Intelligence」の略で、記憶や学習による知識の獲得、推論や判断などの高度な知能を必要とする作業といった“人間の知能”を、人工的にコンピューター上で構築し、作業を再現する仕組みや研究のことを指します。

実は人工知能に関しては、国際的な定義はなく、研究者ごとにも定義は変わってきます。その理由は、AIはいまだ完成していないもので、現在も研究が進められているものだからです。

そうした多様な定義が存在するAIですが、一般的には「人間が脳内で行ってきた、言語理解や論理的思考をはじめ、あらゆる作業を再現できるコンピューター」のことを指す場合が多いようです。

AIは、ここ数年で注目度が飛躍的に高まっている印象を受けるかもしれませんが、人工知能はこれまで3回のブームが訪れています。各時代の特長を簡単にまとめておきます。

第一次AIブーム（1950年代後半～1960年代）	迷路やパズルを解くAIが発表され話題に。しかし、理論的に学習できない問題や現実の課題解決には利用できないことなどが判明し、ブーム終焉を迎えた。
第二次AIブーム（1980年代）	専門家の知識や経験をインプットしたシステムを使うことで、誰でも専門家レベルの対応が可能に（エキスパートシステム）。多くの企業が導入するも、システム構築のコスト・理論面でのフレーム問題などを克服することができなかった。
第三次AIブーム（2000年代以降～）	今やAIの主流とも言うべき、ディープラーニングを扱うことが可能な高性能なハードウェアの登場やインターネットの普及などにより、現在までAIブームが継続中。

こうして見ると、過去2回のブームはAIに関する技術的な面よりもAIに対しての期待値が高すぎたことが、ブームが終わってしまった要因だと考えられます。

現在の第三次ブームが継続している理由としては、情報処理に必要な要素（「特徴量」…対象を認識する際、注目すべき特徴は何かを定量的に表すこと）をAI自らが習得する「ディープラーニング（深層学習・特徴表現学習）」が登場したことが大きいと言えます。

AIはしばしば、4つの類型に分類されることが多く、「特化型」と「汎用型」、「強いAI」と「弱いAI」がそれに当たります。特長をまとめてみましょう。

	用途による分類
特化型AI	自動運転技術や画像認識、人との会話など1機能に専門化し、特定の決まった作業を遂行するためのもの。プロ棋士との対局で勝利を収めた人工知能「AlphaGo」などが有名。
汎用型AI	人間と同等、または人間以上の汎化能力を持ち合わせているとされるAI。特定の作業やタスク以外にも、AI自身の能力を応用して対応が可能とされている。

	機能や高度さによる分類
強いAI	人間のように物事を認識し、仕事を行うなど、まるで人間のような自意識を備えているAIのこと。
弱いAI	人間の知能の一部を代替することはできるが、自意識のようなものはなく、機械的な存在のAIのこと。

最近、よく耳にすることが多い「AIの進化・発展によってなくなる仕事・なくならない仕事」という話題も、汎用型AIや強いAIを前提としたものです。

なお、AIが人類全体の知能を超えることを意味するシンギュラリティが、2045年に起こると言われています。