近年ではAIが世界的にも注目されており、さまざまな業界で導入が進んでいます。

当初未知のものでしたが、現在は我々の暮らしにも少しずつ浸透しており、AIの存在が当たり前になりつつあります。

AIには「機械学習」や「ディープラーニング」など、関連するワードが多く、その違いについて知らないという方も多いのではないでしょうか。

最先端技術であるAIを理解するためには、関連する技術について知っておくことが大切です。

この記事では、AIと機械学習の概要をはじめ、それぞれの違いや種類、機械学習とディープラーニングの違いなどについて詳しく解説します。

AIとは

AIは「Artificial Intelligence」の略であり、日本語では「人工知能」と呼びます。

人工知能はコンピューターサイエンスの一分野であり、音声認識や視覚、意思決定など、通常は人間の知能によって実行されるタスクをコンピューターシステムが学習して実行することを可能にするものです。

ただし、これはあくまで一般的なAIの認識であり、AIに明確な定義があるわけではありません。

AIは研究者や業界ごとに認識や解釈が異なっており、今後の発展が未知であることから、明確な定義が定められないのが現状です。

余談ですが、AIの対義語はNI(Natural Intelligence)といいます。

NIは日本語で「自然知能」と呼ばれており、人間や動物などの自然が生み出した知能を表しています。

AIの種類と分類

AIの定義は明確ではありませんが、いくつかの種類と分類はあります。

ここでは、AIの種類と分類を紹介します。

特化型AI

特化型AIとは、何らかの機能に特化しているAIのことをいいます。

英語ではANI(Artificial Narrow Intelligence)と呼ばれており、気候変動のシミュレーションやチェスの対局など、あらかじめ決められた課題を解決できることが特徴です。

特定の分野では人間をはるかに超える能力を発揮できますが、それ以外の機能は持っていません。

現在さまざまな業界や分野で実用化されているのは特化型AIであり、音声認識や画像認識、自動車の自動運転や医療診断などが代表的です。

汎用型AI

汎用型AIとは、さまざまな課題を広い視点で解決する能力を持ったAIのことをいいます。

英語ではAGI(Artificial General Intelligence)と呼ばれており、システムがおかれている状況を自律的に分析・判断したうえで、問題を解決することが特徴です。

特化型は基本的に人間によって作成されたプログラムに沿ってタスクを処理しますが、汎用型は自ら考えてタスクを実行することが可能です。

現状では実用化されていませんが、実現に向けて注力する企業や研究機関が増えているため、近い将来汎用型AIが誕生する可能性があります。

強いAI

特化型や汎用型のほかに、AIを分類する考え方として「強いAI」と「弱いAI」があります。

強いAIとは、怒ったり泣いたり、喜んだりなど、人間と同等の認識や感情、心を持つAIのことをいいます。

人間があらかじめプログラムしたりデータを与えたりしなくても、状況に応じて自ら判断して行動できることが強いAIの特徴です。

フィクション作品に登場する、人の感情や言葉を理解して行動するアンドロイドが強いAIの良い例ですが、現状ではそのようなAIは存在していません。

弱いAI

弱いAIとは、自意識を持たないAIのことをいい、現在世に出ているAIはすべて弱いAIです。

人間のような感情や心は持っておらず、与えられた役割やあらかじめプログラムされた行動を自動的に行うことから、「ツール」としての側面が強い傾向にあります。

弱いAIは決められたことしかできず、想定されていないトラブルやエラーが発生しても自ら対処することはできません。

現在実用化されているAIのなかには、自ら考えて答えているように見えるものもありますが、これはあくまで人間の知能や行動を模倣しているに過ぎません。

機械学習とは

AIと機械学習は深い関連性があることから、同じものと思われがちですが、根本的に異なる概念です。

AIは人間の知能や行動を模倣するコンピューターシステムの総称であるのに対して、機械学習は入力されたデータから学習し、予測や意思決定を行うための技術や手法を指しています。

AIは広義の概念であり、人間の知能を模倣する技術全般を含んでいます。一方で、機械学習はあくまでAI技術の一つであり、データを用いて学習するアルゴリズムに焦点を当てています。

機械学習とディープラーニングは何が違う?

AIや機械学習に関連するワードとして、「ディープラーニング」が取り上げられるケースが増えてきました。

ディープラーニングはAI分野における重要な技術の一つであり、機械学習と深い関連性があります。

ディープラーニングは機械学習の一分野であり、脳の神経細胞を模した構造で、多層のノード(ニューロン)から構成された「ニューラルネットワーク」を用いて、データから特徴を自動的に抽出して学習をします。

機械学習では人の手によるデータの前処理と特徴抽出が必要なため、専門家の知識が必要です。

しかし、ディープラーニングの場合はネットワークが自動的に特徴の抽出を行うため、前処理の手間が最小限です。

また、機械学習は小規模から中規模のデータセットを得意とするのに対し、ディープラーニングは大規模なデータセットを得意とします。

ディープラーニングは機械学習の発展形であり、膨大なデータや複雑なパターンを学習するのに適しています。

これからAIに携わる仕事をしたいと考えている方は、以下の記事で独学で目指せるAI分野の職種について詳しく解説しているため、あわせてご覧ください。

▶【関連記事】独学でAI人材を目指すのは難しい?スキル習得のロードマップと学習方法を公開

まとめ

AI・機械学習・ディープラーニングは、いずれも異なる概念ですが、現在のAI分野を形作る重要な要素であることは間違いないです。

特に機械学習とディープラーニングはAI技術の核とも呼べるような存在であり、近年のAI市場の発展を大きく後押ししています。

いずれもAIを作るうえで欠かせない要素のため、これからAIに携わる仕事をしたいと考えている方は、機械学習とディープラーニングに関する基本的な知識を身に付けておくと良いでしょう。

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AI分野で重要となる機械学習とディープラーニングはもちろん、プレゼンテーション演習や就職ゼミナールなど、AI人材として活躍するために必要な要素を幅広くカバーしているため、効果的に学習ができます。

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