人工知能はどのように機能しますか?

人類は古くからインテリジェント マシンを作成することを夢見てきました。 2021 年には、これらの夢を実現するために自由に使えるツールがすでにたくさんあります。

そうは言っても、このトピックはまだ非常に複雑です。 人工知能はどのように機能するのでしょうか?

人工知能とは？

人工知能 (AI) は、通常は人間の知性を必要とするタスクを完了できる機械の構築に焦点を当てた学際的な科学です。

この技術を搭載した機械は、経験から学習し、データを処理し、人間の行動をうまく模倣する方法でパターンを認識することができます。

重要なのは、AI が明示的な指示なしにこれらのタスクを実行できることです。そのアルゴリズムは、自然知能と同様にデータを処理します。 このように、AI は確かなデータに基づいて合理的な決定を下すだけでなく、その広範囲にわたる結果を予測することができます。

• ビジネスにおける AI について詳しく知りたい場合は、人工知能ガイドをご覧ください。

人工知能にはどのような種類がありますか?

人工知能がどのように機能するかを説明する前に、タスクとメカニズムのさまざまな範囲を調査するさまざまな種類の AI があるという事実を強調する必要があります。 テクノロジー自体は、大きく 3 つのカテゴリに分類されます。

• 「弱いAI」とも呼ばれるナローAI。
• 「汎用AI」とも呼ばれる汎用人工知能（AGI）。
• 「強いAI」とも呼ばれる人工知能（ASI）。

狭い人工知能

これは、さまざまな分野で広く使用されているため、最も認知度の高いタイプの AI です。 狭い人工知能 (弱い AI とも呼ばれます) は、通常、1 つの特定のタスクを実行することに重点を置いており、人間の知性を模倣することのみを目的としています。 通常、多くの制限の下で動作し、事前の監督と入力の配信が必要です。

以前はこの用語について聞いたことがないかもしれませんが、ある時点で Narrow AI を利用したツールを使用したことがある可能性が非常に高いです。 Narrow AI の使用例には、Google 検索アルゴリズム、画像認識ソフトウェア、Alexa や Siri などのパーソナル アシスタントが含まれます。

汎用人工知能

AGI は Narrow AI よりも複雑であると考えられています。 ここでの目標は、機械が人間と同じようにタスクを実行し、問題を自力で解決できるようになることです。 したがって、General AI は Narrow AI の限界を克服する必要があります。 1 つのタスクだけでなく、多種多様なタスクに使用できるだけでなく、人間と同じように、ある分野で学んだことを別の分野に適用できるはずです。

何年にもわたって目にしたセンセーショナルな見出しとは対照的に、汎用人工知能はまだ開発されておらず、まったく不可能であると主張する人さえいます. ただ待って、将来がどうなるかを見なければなりません。

人工超知能

将来のある時点で AGI を作成できる可能性があると多くの人が信じていますが、人工超知能はほとんどの場合フィクションの作品と見なされています。

ASIは、人間の知性を模倣するだけでなく、自己認識を行うことができる、最も高度なタイプのAIであると考えられています. 人間に典型的な感情、信念、欲求を機械に与えます。 重要なのは、ASI が人間の能力に追いつくだけでなく、それを超えることです。

AI の主な種類がわかったので、その要点に進みましょう。

AIはどのように機能しますか？

人工知能は、私たちが何年にもわたって開発してきたさまざまな分野に基づいています。 現代の AI は、哲学、経済学、医学、数学、心理学、神経科学などから着想を得てサポートされています。

AI 開発がどのように機能するかを説明するのは非常に簡単です。機械に学習させ、その知識に基づいてタスクを実行させるために、大量の情報とデータを使用します。

AI のパフォーマンスを確保できる一連のアルゴリズムを構築することは、人間の能力、行動、特性をリバース エンジニアリングする複雑なプロセスです。

しかし、すべてがどのように行われるかを完全に把握するには、人工知能が多数のプロジェクトに適用できるいくつかのサブドメインに基づいており、その慎重な組み合わせが機械のインテリジェントな動作につながることを理解することが不可欠です。 そうは言っても、最も重要な AI サブフィールドを調べて、それらが何で構成されているかを見てみましょう。

機械学習

機械学習は、最も一般的に使用されている AI 手法です。 ML の範囲は、過去の経験、構造化および半構造化された入力に基づいて意思決定を行うよう機械に教えることです。 データの分析、パターンの認識、妥当な出力の作成を扱います。 通常は人間が実行するタスクを自動化および最適化する必要がある場合は、どこでも広く使用されています。

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ディープラーニング

ディープ ラーニングは ML と混同されることがよくありますが、実際には ML の特定の側面であり、特殊な種類の非常に複雑なアルゴリズム (ニューラル ネットワーク) を通じてデータを処理するように機械に教えることに焦点を当てています。 これは、画像、ビデオ、テキスト、およびサウンドを扱うインテリジェントなアプリケーションを構築したい場合に頼りになる手法です。 ディープ ラーニングを使用すると、他の方法では見つけられない隠れたデータ パターンを発見できます。

自然言語処理

NLP は、言語の探求に焦点を当てたツールであり、テキストと音声の読み取り、解釈、作成を行います。 NLP メカニズムは、理解するだけでなく、人間の会話に似た問題でユーザーに応答することもできます。 Google アシスタントや Siri などの音声アシスタントで広く使用されているように、NLP を使用すると、マシンは単語の意味を識別し、単語の背後にあるコンテキストを理解することさえできます。

コンピュータビジョン

AI テクノロジーのこの部分は、視覚オブジェクトの研究に専念しています。 コンピューター ビジョンは、ディープ ラーニング技術と組み合わせることで、画像やビデオのコンテンツを解釈できます。 コンピューター ビジョンを使用すると、たとえば、サービスを利用したい人を認証したり、写真で見つかったオブジェクトを分類したり、画像でコンテンツを検索したりできます。

人工ニューラルネットワーク

ニューラル ネットワークのアイデアは、人間の脳がどのように構築されているかに大まかに基づいています。 ニューラル ネットワークは、レイヤーと呼ばれるシーケンス ブロックから構築されたアルゴリズムです。 それらは、アプリケーションに応じてさまざまな方法でデータを処理できるようにする一連の複雑なアルゴリズムで構成されています。 これにより、ニューラル ネットワークはビデオ、画像、テキストなどの複雑なデータを処理できます。

コグニティブ・コンピューティング

コグニティブ コンピューティングは、人間の脳を模倣しようとする最新の AI メカニズムです。 人間と同じように、テキスト、音声、視覚資料など、さまざまなコンテンツを分析します。 その目的は、機械が複雑な問題を解決し、それらに対して最も合理的な答えを導き出せるようになることです。 これは、人間の仕事を支援し、他の方法では見逃してしまう解決策を考え出すための非常に便利なツールになる可能性があります。

適切な人工知能ソリューションを選択する方法

どの種類の AI テクノロジがプロジェクトに最適かを正しく判断するには、ビジネス ニーズ、製品に必要な機能、自由に使用できる技術資産を慎重に分析することが重要です。

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