AIのキホン

ここで説明していくこと

ここでは著者がポイントとして考える、AIの基礎をできるだけ簡単な形でお伝えします。どちらかというとデータサイエンティストというよりは、現場実務者であったり、文系出身の方向けの内容となっております。書籍等で勉強する前にご一読いただけると、より理解が深まるのでは？と思います。

こんな人におすすめ

AIについて基本的なこと

AI（人工知能）とは何か？と言われると、答えは「明確な定義はありません」ということになります。

つくられた知能、ないしはそれを作る技術
松尾豊　東京大学大学院工学系研究科教授

人工的につくった知的なふるまいをするもの
溝口理一郎　北陸先端技術大学院大学フェロー

人工的につくられた知能を持つ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野
中島秀之　札幌市立大学理事長

賢人の方々がさまざまなことを仰っていますが、著者的には

なんらかの計算により、あたかも人の様な回答を出すプログラム

という感じで理解しております。”なんらかの計算”って何ぞやという感じですが、

AIというものの位置付けを理解すると、感覚的にわかると思います。

AIとは、広義です。AIの中に”機械学習“があり、その中の一部が“ニューラルネットワーク“であり、さらにその一部が“ディープラーニング”であります。みなさん単語は聞いたことありますよね。

つまり、”なんらかの計算”ってのは、機械学習であったり、さらに細かく分類するとニューラルネットワークであったり、ディープラーニングであったりする、ということです。

AIって”未知の生命体”ではなく、あくまで”計算プログラム”なんだね！それはなんとなく知ってる！

っその前に、人間の頭の中で考えてアウトプットしていることってどんなことでしょうか。

考えてみると、意外と単純なことしかアウトプットしてないかもしれませんよね・・・

こんな感じのことであれば、実はAIにすることが可能なんです！

AIのアルゴリズムでいうと、

といった分野の話になります。

ってことは、人が考えることってほとんどAIにできるってこと！？

AIにできることを考えること自体がナンセンスなのか

過去のデータに基づいているんで、クリエイティブな発想は苦手だけどね

すこし具体的に説明していきます。

明日、傘が必要でしょうか？どう思いますか？

という質問をされたとすると、どうします？

などなど、人それぞれ経験に基づいた判断基準がありますよね。

それでは、人の経験をAIへ学習させてみましょう！

AIの中（あくまで一例）

ざっくり以下のような構造式が構築されます。

傘が必要か否か＝ (天気予報 × w1) + (季節 × w2) + (気温 × w3) ＋ B　

w1~3は係数（ウェイト）、Bは定数（バイアス）と呼ばれます。人の経験データを大量に読み込むことで、構造式のウェイトとバイアスを更新して、過去の経験と最もずれない構造式を構築します。

この最適化した構造式がAIの正体”なんらかの計算”です。今回はあくまで一例で構造式のつくり方（アルゴリズム）は多くの手法が提案されています！

つまり、構造式へ天気予報、季節、気温のデータを入力すると、傘が必要な確率を得ることができるということになります。

人の経験を基にしたデータで構造式を構築したものをAIと呼んでるのか！

ブラックボックスの中が少し見えた気がするね