【IoT系男子】~アイオティ君のLifetime Experience~

【アイオティ君のLifetime Experienceって何?】アイオティ(IoT)君/ITコンサルタント・ IoTブロガー・バックパッカー・読書家 はじめまして!アイオティです! 僕は大学時代にはじめて勉強に目覚めました特にテクノロジーの発展と生涯学習(リカレント教育)の重要性に気が付いたことがキッカケ。 大学1年次のインターンシップでハーバード大学の学生に出会う。 →彼らの人間力に圧倒され留学を決意。。。 大学卒業後は、IT企業に入社。グローバル×ITでラディカルな社会に挑む。 自分が興

【AIの歴史~History of AI~】

〇AIは100年の時を経て、シンギュラリティに到達するのか。

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(引用:http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-10/)

 



人工知能は1950年頃より研究が行われてきた。

現代のAIブームは第3次AIブームであり、

これまでのAI研究は冬の時代も存在した。

 

 

今世紀最大の革命(第4次産業革命)を起こす可能性の高いAI。


今回はそのAIの歴史についてまとめてみた。


 

 

人工知能 【 AI 】 Artificial Intelligence:

人工知能とは、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことをいう。人工知能の応用例としては、専門家の問題解決技法を模倣するエキスパートシステムや、翻訳を自動的に行う機械翻訳システム、画像や音声の意味を理解する画像理解システム、音声理解システムなどがある。人工知能を記述するのに適したプログラミング言語としてLispPrologなどが知られている。

(IT用語辞典より引用)

 

人工知能の歴史

 

【第1次AIブーム「推論・探索」】

AIは1950年代に研究が開始された。

当時、研究されていた内容は、可能な選択肢を移し変えながら答えを探す探索木(サーチツリー)。



この構造は、探索する選択肢が多ければ多いほど、答えを出すのが難しくなる。今では、コンピュータの計算パワーが強くなったため答えを導き出すのは簡素化された。

 


例)「AlphaGO」「イライザ」

 

 

【第2次AIブーム「エキスパートシステム」】

 

エキスパートシステムとは「知識と論理」を用いたもの。

 

このシステムはコンピュータに「知識ベース」と「論理で推論するエンジン」を用いて問題を解決していく。

 

 

ある程度、パターンで意思決定がされる投資判断や医学診断などの専門家の判断を代行することが可能になった。

 

 


しかし、上記のような専門的な狭い分野の知識はルール化しやすくても、一般常識のような広い知識をルール化して入力することは難しく、AI研究は「冬の時代」を迎えることとなった。

 

 


【第3次AIブーム「機械学習ディープラーニング」】

 


2006年にディープラーニングの実現手法が登場し、2010年からビックデータを使った機械学習の技術進歩が加速した。

 

この第3次AIブームの中核となる手法が「機械学習」と「ディープラーニング」。

 

機械学習は、特徴の異なるグループの境界線を決めて分類し、大量のデータをさまざまな分析システムで分類して、答えを導き出す。

 

例えば、画像認識の際、猫というタグを画像に付けて機械学習アルゴリズムに流し込むと、自動的に猫を判断して分類してくれるようになっていく。

 

このように猫を、猫とそうでないものに、機械自身で分かるようになることが機械学習である。

 

ディープラーニングは「データをもとに、コンピュータが自ら特徴量を作り出すもの」と定義されています。

 

 


従来は、人間が特徴量を指定し機械自体が探索して見つけ出すシステムでしたが、何に着目しどんな特徴を利用すれば識別できるのかを自動的に学ぶのがディープラーニング。また、ディープラーニングは人間の脳の生物学的しくみ(ニューラルネットワーク)を模したもの。

(参考:人間の脳を模倣した?「ニューラルネットワーク」とは何か)