AIとは
学習目標
- AIの基礎的な概念を理解する。
学習項目
- AIとは何か、AIの基本的な定義と概念を理解する。
キーワード
- AI（人工知能）、ダートマス会議
AI（人工知能）
- Artificial（アーティフィシャル）: 人工的な、人間によって作られたという意味です。
- Intelligence（インテリジェンス）: 知能や知性と訳され、学習や推論、理解、経験から学ぶ能力、複雑な環境に適応する能力などを含みます。
AIの定義
AIは、人間の知的行動をコンピュータによって模倣する技術や科学の一分野です。AIには、画像認識、言語理解、決定支援、予測など様々な応用があります。基本的には、人間が行う知的な作業を自動化しようとする試みであり、それには学習（機械学習）、推論、認識（パターン認識）、言語理解などが含まれます。
| ＡＩ | ロボット | |
| 定義 | 人間の知能を再現する能力を持ったコンピューター | 機械として組み立てられ人間に類似したさまざまな動作などを行うもの |
| 目的 | データ解析、パターン認識学習、意思決定など複雑なタスクを自動化すること | 物理的な作業を自動化または支援すること |
| 形態 | 物理的な存在は必要なくソフトウェアアプリケーションの形で存在する。 | センサーモーター電子部品などを備え動作する物理的な形態で存在する。 |
AIの分類
AIは大きく分けて2つのカテゴリーがあります。
- Narrow AI（特化型AI）: 特定のタスクに特化して設計されたAIで、現在のところ最も一般的な形態です。例えば、音声認識システムやチェスプレイヤー、自動運転車などがあります。
- General AI（汎用型AI）: 人間のように様々なタスクを理解し、学習する能力を持つAIで、いわゆる「強いAI」とも呼ばれます。現在はまだ研究段階であり、完全に実現しているわけではありません。
AIの応用例
- 医療: 病気の診断、パーソナライズされた治療計画の策定など
- 金融: 取引の自動化、リスク評価、詐欺の検出
- 製造: 品質管理、需要予測、供給チェーンの最適化
- 運輸: 自動運転車、交通システムの管理
- 顧客サービス: チャットボット、自動応答システム
- エンターテインメント: 個人の好みに合わせたコンテンツの推薦、ゲーム内AI
- セキュリティ: 顔認識システム、監視システム
AIは計算機科学、数学、心理学、言語学、脳科学など多岐にわたる分野からの知見を統合し、発展しています。これからも、人間の生活をより便利に、より豊かにするための技術としての役割が期待されています。
ダートマス会議
ダートマス会議の主な目的は、マシンが知性を持つことができるか、どのようにしてそれを実現できるかを探求することでした。ジョン・マッカーシー（John McCarthy）、マービン・ミンスキー（Marvin Minsky）、クロード・シャノン（Claude Shannon）、ネイサン・ロチェスター（Nathaniel Rochester）といった有名な研究者たちが参加し、AIの概念について議論を交わしました。
会議の成果
この会議での議論は、人工知能という用語の確立とともに、今日に至るAI研究の基礎を築くことに貢献しました。以下は、ダートマス会議で議論されたいくつかの重要なテーマです：
- 学習機械: 機械がどのようにして情報を学習し、その学習を改善するか。
- 言語理解: コンピュータが自然言語をどのように理解し、処理するか。
- ニューラルネットワーク: 脳の神経系を模倣した計算モデルがどのように機能するか。
- 抽象的な問題解決: 機械が複雑な問題をどのようにして解決できるか。
- 自己再生能力: マシンが自身の機能を改善、再生する能力を持つことができるか。
影響
ダートマス会議は、AIが独立した研究分野として認識されるきっかけとなりました。会議に参加した研究者たちは、その後もAI分野での重要な貢献を続け、AIの発展に大きな影響を与えました。例えば、マービン・ミンスキーは後にMITの人工知能研究所を共同設立し、ジョン・マッカーシーはLISPというAIプログラミング言語を開発しました。
ダートマス会議は、AIの概念を形作り、研究者たちが長期にわたる研究と開発のための共通の基盤と目標を設定する場となりました。現代のAI技術がある今でも、この会議の議論は重要な歴史的な意味を持ち続けています。