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何が違うの?AIと機械学習


 

AI・機械学習ってそもそも何?

AIとは機械に人間の知能に似た行動をさせることをいいます。大量の既知の情報と判断基準を学習させそれらに基づいた結論を出すことが可能です。AIを実際に使う手法の一つとして機械学習があります。機械学習は、サンプルデータ集合から有用な判断基準・ルールなどの判断し、自動的にアルゴリズムを更新させていく手法であり、統計と親和性の高い分野です。

AIの特徴と今後

AIの特徴としてあげられるのは、ある事柄を定量的に記号として見ることで既存のデータを単純化・定量化することができることです。逆にサンプルが定量化されていないと、人工知能として学習することが難しくなります。
現在のAIは一つの仕事に特化した「特化型AI」ともいえるものが主流となっています。例えば、囲碁や将棋専用のAIなどが有名です。しかし、これからは凡用AIもだいとうしてくると予想されています。この研究をしている人はまだ多くはありませんがGoogleが本格的に研究するという宣言があることから15年後には実用化されるのではないかと予想されています。

3種類の機械学習

-教師あり学習
ある入力した値とそれに対する正解を与えて学習させる方法です。例えば、様々な人が書いた手書きの文字と正しい文字の内容のデータを与えて学習させる。そうすることで、学習後に手書きの文字を見せると正しいデータを出力してくれます。
年賀状の宛先を自動で識別する、積雪量を予想するなどの実装が可能です。
-教師なし学習
入力されたものに、正解を与えずにたくさん学習させる方法です。どのようなデータがあるか分析することやそのデータの傾向から分類分けするものに向いた手法です。正解が存在しないものであっても学習することが可能なのが特徴です。大前提のルールを作りたくさんのデータを分類分けします。例えば0から9までの手書きの数字が書かれたカードを100枚ずつ用意し学習させるとします。分類のルールとして同じ文字が同じくらいあるとすると、それに適切なように10個に分類をしてくれます。
実際に利用されている分野としてデータマイニングなどの未知のデータを扱うときなどがあります。
-強化学習
教科学習はいわゆるAIに多く用いられる学習です。この学習では、一回一回の行動の正解を与えるのではなく、行動の選択肢と連続した行動に対して起こった環境によって報酬が与えられます。例えば、野球を考えてみましょう。野球の戦法として打ったのを確認してから走る、盗塁、ヒットエンドランなどの戦術があります。機械学習ではこの戦法とホームベースまで走者を走らせたら1点という情報を与えて学習させます。こうすることで、幾つかの行動の組み合わせに対して対応することができます。
実際に利用されている例として、将棋や囲碁のAI戦などがあります。

いかがでしたか?機械学習は、さまざまな手法が存在します。AIを作る上では機械学習は欠かせない存在であり、目的にあった手法を利用することでより正確なAIを作ることが可能になります。皆さんも是非、AIや機械学習に興味をもって調べてみてはいかがでしょうか?

 

 

 

 
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