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AI 人工知能の定義

AI(人工知能)がマーケティング界においても流行っています。

ビッグデータ、IoTと共に、AI (人工知能)もバズワード化を果たしました。

 

AI (人工知能)の定義について、自己学習してみます。

 

まず、

知能とは何なのか?

 

ちのう【知能 intelligence】

知能には,いろいろな定義があるが,3種類に大別できる。第1は,適応力とみる定義で,新しい場面や困難な問題に直面したとき,本能的な方法によらずに,適切かつ有効なしかたで,順応したり解決したりする能力を知能とみなす。第2は,抽象的思考力,推理力,洞察力などの高等な知的能力とみる定義で,言語や記号などを用いて,概念のレベルで思考を進める能力を知能とみなす。第3は,学習能力とみる定義で,知識や技能を経験によって獲得することを可能にする能力を知能とみなす。

知能(ちのう)とは - コトバンク

 

適応力、解決力、抽象的思考力、推理力、洞察力、学習力、等がキーワードでしょうか。

 

DeepmindのAlphago

 

最近の話題といえば、Deepmind社が開発した人工知能Alphagoが囲碁界の最高峰の1人を5戦中、4勝したというニュースですね。

 

wired.jp

 

1990年代に、チェスのチャンピオンを破ったIBMのDeepblueは、プロの棋譜データをもとに相手の思考を予測し、大量な差し手を高速に計算するという仕組みだったようです。

 

チェスと比較して、囲碁の盤面は広く、差し手のパターンも大量であったため、これまでの考え方の延長で、プロ棋士に勝てるのはまだまだ先だと言われていました。

 

しかし、Alphagoは、盤面を評価する価値ネットワークと、相手プレイヤーの指し手を予測する方策ネットワークとを用い、人間棋士のプレイ結果に基づた教師あり学習と、自身のプレイ結果に基づいた強化学習との組み合わせによって、これら2つのディープ・ニューラル・ネットワークを学習させる。という私には理解し難いアプローチを採用した結果、今回このような快挙を成し遂げたとのことです。

https://hajimepat.jp/blog/2016/01/28/post-225/

 

ディープラーニング

 

昨今のAIブームにおけるキーワードは"ディープラーニング"です。

ディープラーニングとは何なのでしょうか?

 

ディープラーニングは機械学習の一種です。

ディープラーニングの考えのもととなっているニューラルネットワークは、人間の脳神経回路を真似することによってデータを分類しようというアイデアに基づくアルゴリズムです。

ディープラーニングがニューラルネットワークと異なる最大の点は、何層ものネットワークを積み重ねているという部分です。

 

bizmakoto.jp

 

ディープラーニングは、AIが知能を高めるため、強いAIになるための手段の一つという感じでしょうか。

 

強いAIと弱いAI 

(Strong AI, Weak AI)

 

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IBMの人工知能3~強いAI~

 

 弱いAIとは?

データやプログラムに基づき、目的を特化した問題解決や推論を行う。

DeepblueやWatsonは弱いAIのようです。

 

強いAIとは?

自ら学習し、創造を行う。

(目的特化型ではなく、汎用的に活用できる)

 

Alphagoは強いAI? 弱いAI?

Alphagoは、上記のように自ら学習している点を考えると、強いAIなのではないかと思いますが、自らすべてを解決しているわけではないので、未だ弱いAIのようです。

ただ、Alphagoが行っていた推論や問題解決の方法は、Deepmindが強いAIを開発するためのマイルストーンであることは間違いなさそうです。

 

Another Weak AI Benchmark Surpassed: AlphaGo Defeats Leading Human Go Player – Ideate Foundation

 

人工知能とは?

http://www.ailab.t.u-tokyo.ac.jp/horiKNC/representation_units/42

人工知能学会誌, Vol. 28, No.5, pp.793-801 (2013) の草稿より 

 

  • 中島の答: 人工的に作られた、知能をもつ実体。あるいはそれをつくろうとすることによって知能全体を研究する分野である。
  • 西田の答: 「知能をもつメカ」ないしは「心をもつメカ」です。
  • 溝口の答(の一部): 人工的につくった知的な振舞いをするもの(システム)である。
  • 長尾の答: 人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである。
  • 堀の答: 人工的に作る新しい知能の世界である

 

人口知能が進化するプロセスとしては以下のような流れになっていると思われます。

 

  1. 人間がコンピュータに知能を持たせる
  2. 人口知能が人間に近づく
  3. 人口知能が人間を超える (シンギュラリティ)