AIとは?機械学習とは?(はじめの一歩)

機械学習

みなさん、こんにちは。これから控える怒涛の新年会前に戦々恐々のMakです。
さて、今回は主に機械学習とは何か?について少しお話しします!

この記事を読むと・・・今流行りのAIって何者?というモヤモヤが少しスッキリするかもしれません。

AIとは何か?

昨今騒がれているAIについて、誤解を恐れずに一言で言うならば、

AI = 機械学習技術 + α です。(αはディープラーニングと呼ばれる技術であったり、自然言語処理と呼ばれる技術であったり、研究分野により様々です)

しかしながら、AIという用語を用いる場合はかなりの注意を要します。使われる文脈により、その定義が大きく変わる可能性があるためです。以下少し詳細を書きますが、あまり重要でない場合は、スキップしてください。

まず、AIとは何か?について、説明します。AIとはArtificial Intelligenceの略であり、日本語では人工知能を意味します。人工知能というと、一般的には人間の脳をコンピューター上で高度に再現したものをイメージされることが多いようです(映画ターミネータのように)。このように人間の脳をコンピューター上で再現しようとするAIは汎用人工知能(AGI)と呼ばれますが、現在のAIは汎用人工知能からはまだまだ遠い位置にあるのが現状です。これは、「知能」が研究の対象としてあまりに複雑かつ未解明であり、情報工学だけでなく、ロボティックス、生物学、物理学、さらには人工生命や人工意識など関連領域も含めてあらゆる研究分野からアプローチする必要があるためです。

一方で近年話題に上がるAIは、上述の汎用人工知能の意味ではなく、あくまで情報工学分野の「機械学習」と呼ばれる技術の意味として用いられることが多く、これが大きな誤解の原因ともなりかねません。このため研究現場においてはAIと言う用語はあまり使われません(商談などインパクトを持たせたいケースでは、敢えてAIと言う用語を用いる場合もありますが・・・)。

 

機械学習とは

では機械学習とは一体どのようなものでしょうか?
中学数学で出てくる「関数」をイメージしてみてください。
y = ax + b、のようなものですね。

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機械学習のイメージ。過去のデータからパラメータを求めて、未知のデータを予測する

上の例では、さくらんぼをデータとしています。ここで、x, yは変数と呼ばれ、a,bはパラメータと呼ばれることに注意してください。

さて、ここで手持ちのさくらんぼを上手く表現するような直線を引くことを考えてみます。もし仮に手持ちのデータからパラメータa, bを求めることができれば、オレンジ色の線を引くことができます(例えば y = 2x + 3 のように)。

ここで、線が引けると何が嬉しいのでしょうか?
上の図では、例えば黄色のはてなマークが未知のデータであったとしても、既に求めたオレンジ色の線に近い位置にあるので、「これはサクランボではないか」という予測が可能となります。

将来的に何か未知のものを予測するために、過去のデータからその傾向(パラメータ)を学習する – これが、機械学習のイメージです。

 

まとめ:

  • 最近話題に上がるAIは、機械学習+αの意味で使われることが多い 
  • AIは文脈により異なる意味を持つので注意が必要
  • 機械学習の本質はデータから傾向(パラメータ)を学習して、未知データの予測などに活用すること

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