人工知能とは？種類、メリット、キャリアの選択肢

人工知能は様々な革新的技術の最前線であり、人間のような頭脳、学習能力、問題解決、意思決定プロセスをコンピュータシステムの活用と結びつけるものである。人間のように考え、経験から学び、時間とともに改善するシステムを連想させる。

人工知能は未来の想像ではなく、現在の現実であり、自律走行車、バーチャルアシスタント、推薦システムを通じて私たちの日常生活と結びついている。人工知能とは何か、その種類、利点、キャリアなど、さまざまなことを探ってみよう。

人工知能の進化

人工知能とは何かを簡単に理解したところで、その歴史と歩みを垣間見てみよう。人工知能は、アラン・チューリングの「機械は考えることができるか」という問いから始まった。これがチューリング・テストと、それに続く認知機能を模倣できる計算機の開発につながった。数十年の間に、人工知能は単純なルールベースのアルゴリズムから、深層学習が可能な複雑なニューラルネットワークへと進化してきた。今日、人工知能システムはチェスのグランドマスターを破り、芸術を創造し、自動車を運転することさえできる。

人工知能の種類

人工知能は3つのタイプに分類できる：

狭義の人工知能

この人工知能は、言語翻訳や顔認識といった特定のタスクに優れている。あらかじめ定義された限られた範囲内で作動し、今日最も普及している人工知能の形態である。

レコメンデーション・エンジンは、ナロー人工知能が提供する可能性のあるいくつかの商業的利用のひとつである。狭域人工知能のアプリケーションは、学習アルゴリズムがより深くなるにつれて複雑さを増している。人間の脳の複雑さと、自己教師付き機械学習アルゴリズムの開発においてデータサイエンティストや機械学習エンジニアが直面している現在の課題を考えると、コンピュータが一般的な人工知能を達成できるようになる可能性については、まだ多くの意見が分かれている。

狭義の人工知能システムは、特定のデータセットから情報を取得し、一度に単一のタスクに集中するように設計されている。別の言い方をすれば、この種のシステムは指定された任務だけを遂行する。ナロー型人工知能は、ブロード型人工知能とは異なり、意識、自己認識、感情、そして人間に匹敵する真の知能を備えていない。これらのシステムは、見かけの知能や高度さとは裏腹に、あらかじめ設定され、指定された設定、制限、文脈の中で機能する。

一般人工知能

人間の認知のように、理解し、学習し、広く柔軟に知能を応用する能力を持つ人工知能は、一般人工知能として知られている。

心の理論の人工知能フレームワークは、一般的な人工知能の基礎となるもので、しばしば強力な人工知能または深層人工知能として知られている。心レベルの人工知能理論の核となる考え方は、機械に人間のように考える方法を教え、意識の基本的な構成要素を理解させることである。一般的な人工知能は、その強固な人工知能ベースのおかげで、認知スキルを獲得し、計画を立て、意思決定を行い、不確実性に対処し、過去の知識を意思決定に取り入れ、精度を高めることができる。一般的な人工知能は、機械が独創的、創造的、想像力豊かな仕事を遂行することを可能にする。

超知的人工知能

人間の知性と能力を凌駕する仮想的な人工知能である超知的人工知能は、人間の理解を超えた複雑な問題を容易かつ迅速に解決できる可能性がある。

超知的機械は自己認識を持ち、人間の理解を超えた抽象的な思考や解釈ができる。これは、人間の脳にあるわずか数十億個のニューロンで思考が可能であるという事実によるものだ。人間の複雑な行動知能を模倣するだけでなく、超知的な人工知能は人間の感情や経験を理解し、解釈することもできる。人工知能の理解能力に基づいて、超知的人工知能は独自の感情理解、信念、欲求を作り出す。

人工知能の仕組み

人工知能を持つシステムは、データとアルゴリズムを使って機能する。まず、訓練と呼ばれる手順で、膨大な量のデータが集められ、数学的モデル（アルゴリズム）に投入される。トレーニング後、アルゴリズムは様々なアプリケーションで使用され、継続的に新しい情報を吸収し、それに合わせて調整する。その結果、人工知能システムは最終的に、データ分析、言語処理、画像識別などの困難なタスクを、効率と精度を高めて実行できるようになる。