【教養としての人工知能】AI講座02.人工知能とは何か？｜Pythonで始める人工知能入門講座

この動画は、人工知能を作ってみたい人だけではなく、教養として人工知能について知りたい方にもおすすめの内容です。
人工知能について勉強したことない方であっても理解できるように解説をしました。

▼目次
00:00 はじめに
01:17 人工知能とは
03:04 人工知能の分類
05:41 用語の整理、人工知能、機械学習、ディープラーニングとの関係
06:43 人工知能の歴史
12:14 人工知能と未来（シンギュラリティと量子コンピュータ）
14:58 人工知能の活用事例と未来
17:22 人工知能の業務への活用事例
20:38 人工知能に関する用語の解説（教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習、深層強化学習）
24:25 人工知能開発ができるプログラミング言語
26:34 おわりに

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▼文字書き起こし
こんにちは、キノコードです。
人工知能開発入門講座の2回目です。
人工知能といっても、なんだかふんわりしていて掴みづらい印象はありませんか？
人工知能やAIという単語が世間で飛び交う中、掴みづらい言葉や技術なため、おいてけぼりを感じたことはありませんか？
そこで、この動画では、人工知能という言葉について徹底解説をしたいと思います。
具体的んは、そもそも人工知能とは何か、人工知能のまわりの用語の説明、人工知能発展の歴史、これからのこと、人工知能開発を始める前に知っておきたい知識についてざっと網羅的に説明をします。
この動画は、人工知能を開発してみたいという人のみならず、人工知能について教養として知っておきたい方にもおすすめの内容です。
この動画を見れば、人工知能はなんなのか？ご自身の業務に使えそうなのか？ということもみえてくるはずです。
また、この動画を見て、3回目以降の動画をみていただき、ご自身でも人工知能を作ってみようと思っていただければ嬉しいと思っております。
ぜひ最後までご視聴ください。
それでは、早速レッスンスタートです。
そもそも、人工知能とは何でしょうか？
実は、人工知能という言葉の定義は、専門家の間でも議論があり、明確に定まっていないのです。
そこで、ここでは、専門家による、人工知能の定義をいくつかご紹介したいと思います。
まず、公立はこだて未来大学元学長の中島秀之（なかしまひでゆきし）氏による人工知能の定義です。
「人工的につくられた、知能を持つ物体。あるいはそれを作ろうとすることによって知能自体を研究する分野である。」
という定義です。
次に、京都大学大学院情報学研究科教授の西田豊明（にしだとよあき）氏による人工知能の定義です。
「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である。」
という定義です。
最後に、大阪大学大学院工学研究科教授浅田稔（あさだみのる）氏による人工知能の定義です。
「知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない。」
という定義です。
このように、人工知能の定義は、専門家であって、様々なことがわかります。
したがって、人工知能についての明確な定義があるわけではありませんが、大体の方向として、人間のような知能をコンピューターに持たせる技術という点は共通しているように思います。
なので、人工知能とは何か？という定義は「人間のような知能をコンピューターに持たせる技術」と考えていただいてよいと思います。
ちなみに、人工知能を英語にすると、artificial intelligenceです。
この頭文字をとって、AIと呼ばれることも多いです。
人工知能は、「人間のような知能をコンピューターに持たせる技術」と説明しました。
だけど、これだけだとまだ具体的なイメージができませんよね。
そこで、もう少し人工知能という言葉の意味を理解するために、人工知能という言葉を分類してみましょう。
人工知能の２つの分類方法として「強いAI」「弱いAI」、「汎用人工知能」「特化型人工知能」という分類の方法があります。
まず、「強いAI」「弱いAI」という分類です。
この分類は、哲学者のジョン・サール氏が提唱した分類方法です。
簡単に説明すると、「強いAI」とは、人間と同じ心を持つAIのことです。
「弱いAI」とは、逆に人間ような心はなく単純なアルゴリズムの処理をしているAIのことです。
今現在、実現している人工知能は、ほとんどが弱いAIです。
強いAIは、2020年代に誕生するという有識者がいる一方、そもそも強いAIの実現は不可能という学者もいます。
この分類の提唱者のジョン・サール氏も「強いAI」の実現は不可能と考える学者の一人です。
もう1つの「汎用人工知能」「特化型人工知能」という分類方法です。
「汎用人工知能」「特化型人工知能」も今紹介した「強いAI」「弱いAI」に似た分類の概念です。
「汎用人工知能」が「強いAI」に、「特化型人工知能」が「弱いAI」にそれぞれ対応しているイメージです。
先ほどの、「強いAI」「弱いAI」という分類は、「人間と同じ心を持つAIか否か」といったような哲学的な分類です。
一方、「汎用人工知能」「特化型人工知能」は機能的な分類です。
「汎用人工知能」は、人間のように囲碁もできれば会話もできるという風に、いろいろなことに対応できるAIのことです。
具体的なイメージとして、SF映画に出てくるようなロボットたちなどが挙げられます。
「特化型人工知能」は、その名の通り、特定のことにしか対応できないAIのことです。
具体例として、自動車の自動運転、人の顔認識、囲碁のプログラムで有名なアルファ碁、OKGoogleのGoogleHomeやiPhoneのSiriなどがあげられます。
次に、人工知能、機械学習、ディープラーニングの関係について説明します。
人工知能と共に、よく聞く用語として、機械学習、ディープラーニングというものがあります。
ちなみに、ディープラーニングは、日本語で深層学習といいます。
さて、人工知能という言葉の定義はないと先ほど説明しましたが、この3つの用語には明確な関係性があります。
ディープラーニング、深層学習は、機械学習の一種です。
そして、機械学習は人工知能の一種です。
つまり、ディープラーニング、機械学習、人工知能の順で用語が指し示す範囲が広くなっています。
反対の表現をすれば、人工知能の一種が機械学習で、機械学習の一種がディープラーニングです。
動画の後半で、さらに用語の説明とそれぞれの関係性について説明しています。


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前職：リクルート

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