AI(人工知能）ってなあ～に？ML（機械学習）？

今までの内容のおさらいです。

AI（人工知能）はメディア（テレビ、新聞や一部のネットニュース）で頻繁に登場しますが、業界ではAIという言葉を使わない様になっています。
理由はメディアが誤解を招く様な説明や、ある記事で単純作業の仕事がAIコンピューターに取られて失業率が上がるとか、AIに人が支配されるとか？（SFチック）に面白おかしく書き立てて勘違いする人が増えている為です。テレビのアナウンサーや記者がシステムを理解出来ていない。＝殆どの人。その為テレビや新聞で曖昧な表現や注釈を入れずに説明すると誤解が生じています。

今のAIは全知全能のコンピューターを作ろうとしているのではありません。
業界ではそれらをML(機械学習）マシーンラーニングと呼んでいます。

①単純作業の内容を機械にさせて人間はもっと創造的な事をしようというものや、
②統計学的な膨大なデータからマーケットに必要な情報を抽出する様な事、
③発音や言語を理解してその答えを出す様な事、
④自動運転の車、機械を世界で開発しています。
他もありますがこの４つを発展応用したものです。

①では不良品の特徴を画像から学習させて学習結果から不良品をラインから取り除く。
②では風が吹けば桶屋が儲かるをデータから実証する。アマゾンの検索で買いたいものを入力すると他に買うだろう候補を順番に列挙する。
③それぞれの人々の発音の特徴量を学習して言葉を取り込み動作する。
”アレクサ！テレビでニュースをつけて！”とAIスピーカーに語り掛けるとテレビの適当なニュース番組を掛ける。
④道路標識、センターラインの情報を読み取って自動で車を走らせる、人やものが車の前に来ればもしくは来そうになれば停車する。他の自動車と協調して走行する。
等々

それぞれ必要な情報を学習して結果を出しているだけです。

今までとの違いは、何かの閾値を超えたら何かをするしないから、それぞれの条件から何をするのが最良かを数量で出力する。④で人が車の前に来てからブレーキを掛けていては遅いので前方の人がそのまま歩くと走行線上に来る確率が高ければ停車するといった事をしています。

要約すると膨大なデータから推論や推測を導く特徴量の計算をコンピュータでしているだけです。
人間の様な意思を持った知能がはたらいている訳ではありません。
ただその推論や推測は脳神経学の仕組みを計算式に組み入れています。

今回は結構乱暴なまとめですが文系の人の為の説明です。