もう少し詳しく
文章の意味を扱う、写真から物体を見つける、需要を予測するなど、幅広い技術をまとめた呼び名です。AIという言葉が、ひとつの決まった仕組みを指すわけではありません。
AIという大きな傘の下には、ルールベースの処理、機械学習、知覚、計画、生成など異なる技術があります。実際の導入では、何を自動化し、どこを人が判断するかを先に決め、目的に合う手法を選びます。
HISTORY
開発された年代と歴史
この用語を大きな流れで見ると、1950年代〜に発展してきました。
- 1943ニューラル計算のモデルが、知的な処理を機械で表す土台になった。
- 1956John McCarthyらのDartmouth研究会で「artificial intelligence」が研究分野の名前として定着。
- 2010年代〜深層学習、2020年代の生成AIへと中心技術が移った。
キーマン・関わった研究者
John McCarthy、Marvin Minsky、Claude Shannon、Nathaniel Rochester
技術の変遷
記号推論 → 機械学習 → 深層学習 → 生成AI
理解のポイント
- AIは技術の総称で、画像の認識、数値の予測、文章の生成では使う仕組みも目的も異なります。
- 機械学習はAIを実現する方法の一つです。「AI」と書かれているだけでは、学習方法や得意な仕事までは分かりません。
- 人間らしく応答することと、人間と同じ理解や意識を持つことは区別して考えます。
たとえば、こんな場面で
スマートフォンが写真の中の顔を検出する機能も、質問に答えるチャットも、AIの活用例です。
覚えておきたいこと
AIは必ずしも人間のように理解したり、意識を持ったりしているわけではありません。