初心者向け：AIの基礎知識を学ぶ：歴史・現在の活用事例など

私は最近、AIについてちょっと興味を持ち始めて勉強し始めましたので、そこで学んだ内容を私の復習もかねて、シェアしたいと思います。

AIとは？

AIとは、Artificial Intelligenceの略で、日本語では、人口知能と呼ばれています。
AIの定義は人によって異なりますが、基本的にはコンピューターシステムに人間のような知識や判断力を持たせることを目指す技術の総称と理解するのが一般的なようです。

AIの重要性

現在、AIは多くの分野で非常に注目されており、ゲーム、画像認識、動画生成、ロボット工学、自動運転など、さまざまな分野で使用されています。
特に日本では、以下のように重要な役割を果たすことが期待されています。

AIの歴史

AIの分野では、↓のように3回のブームがあり、現在の状況にあります。

第1次ブーム (1960-1970)

AI技術が初めて注目され、1950年代から始まり1960～1970年代にかけて、急速に発展した時期のことを言います。
推論と探索に焦点を当てた技術が研究・開発され、基本的な知識の構築が行われました。
ルールが明確なゲームの分野(チェス)で活用されましたが、ルールがあいまいなものやルールが複雑なものではうまく機能しないもので、資金と技術の制約により、ブームは衰退し終焉を迎えました。

第2次ブーム (1980-1990)

1980～1990年代にかけて、AIが再注目を浴び、質問に対して、答えを答えるようなことができるエキスパートシステムと呼ばれるシステムの開発が盛んにおこなわれました。

しかし、さまざまな知識を計算機に教え込む必要があり、また計算機の演算能力の限界に直面し、、コストがかかることで下火になり終焉を迎えました。

第3次ブーム (2010-現在)

DeepLearningのような機械学習の方式が確立したこと・ビッグデータの保管が可能になったこと・ハードウェアの進化、その他先端技術により、かつて出来なかったことがが高精度にできるようになり、性能が飛躍的に上がったことにより、現在注目を浴びている。

AIの種類

AIには大きく分けて、↓の2つに分類される。

↑のいずれのタイプも共通して、大量のデータが必要となり、データの質と量が性能に大きな影響を与えることがいえます。

おまけ (現在のAI活用分野一例)

自動運転技術

AIを活用し、自動運転車の開発が進められおり、センサーデータを解析し、運転をサポートし、交通事故のリスクを減少させる役割を果たしている。

医療診断

X線やMRIスキャンの解析、病気の早期診断、薬剤の開発などに活用され、医師の診断を補完し、治療の精度を向上させている。

自然言語処理

テキストや音声データを解析し、言語の理解や翻訳ができ、これにより、機械翻訳、仮想アシスタント（Siri、Alexaなど）、カスタマーサポートの自動化が実現されていまる。

金融サービス

リスク評価、詐欺検出、取引の自動化、ポートフォリオ管理などに活用されている。AIは市場の動向を予測し、トレードの意思決定を補完する役割を果たす。

教育

個別指導、教材のカスタマイズ、学習者の進捗の追跡などに使用されている。これにより、効果的な教育プログラムが提供される。

エンターテインメント

音楽や映画の制作、ゲームの開発、キャラクターアニメーションにも活用されていて、新しいエンターテインメント体験を提供する。
また、一部ではAIが音楽・画像・動画を作成するようなサービスも提供されている。

製造業

製品品質の向上、生産ラインの最適化、予防保全、在庫管理などに使用され、これにより、生産効率を向上し、コスト削減が実現されています。

エネルギー管理

エネルギー分野で、電力供給の最適化やエネルギーの効率的な使用を支援している。太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーの最適利用もAIによって促進される。

まとめ

いかがだったでしょうか？AIって結構歴史があり、古くから考えられたことを初めて知りました。
最近急に話題になって盛り上がってきたので、最近の技術だとばかり思っていました。
様々な分野で活用されていて、本ブログのテーマでもあるPythonとかなり相性がいいようですので、今後は、このAIの分野についても調べたことをシェアしてければいいなと思っていますので、ぜひみなさん一緒に勉強していきましょう。