AIとは

人工知能（AI）とは、人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものです。経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行します。チェスをプレイするコンピューターから自動運転車まで、最近耳にするAIの事例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。これらのテクノロジーを応用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようにコンピューターをトレーニングすることができます。

https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html

人工知能の仕組み

• 機械学習：分析モデルの作成を自動化します。機械学習では、人間が調査範囲や結論を明示的にプログラミングしなくても、ニューラル・ネットワーク、統計、オペレーションズ・リサーチ、物理学などの手法を活用することで、データ内に埋もれている洞察を発見することができます。
• ニューラル・ネットワーク：機械学習の一種であり、脳のニューロン（神経細胞）のような相互接続された処理単位で構成されます。これらの単位が外部入力に応答し、互いに情報を受け渡すことによって情報を処理します。このプロセスでは、未定義のデータから関係を発見して意味を導き出すために、データを複数の処理パスに通す必要があります。
• ディープ・ラーニング：処理単位が多階層化された大規模なニューラル・ネットワークを活用する手法であり、コンピューティング性能の進歩とトレーニング手法の向上による利点を活かして大量のデータから複雑なパターンを学習します。一般的な用途としては、画像認識や音声認識（＝スピーチ認識／発話認識）があります。
• コグニティブ・コンピューティング：AIの下位分野の1つであり、機械と人間の間で人間同士のように自然な対話を実現することを目指します。AIやコグニティブ・コンピューティングを利用する場合、その最終的な目標は、機械が画像・音声解釈機能で人間のプロセスをシミュレートし、人間と理路整然と会話できるようにすることです。
• コンピューター・ビジョン：パターン認識とディープ・ラーニングにより、写真やビデオに何が写っているかを認識します。機械が画像を処理・分析・理解できるということは、画像やビデオをリアルタイムで取り込み、撮影場所の周囲の状況を解釈することも可能、ということです。
• 自然言語処理（NLP）：コンピューターが人間の音声（スピーチ／発話）も含め、人間の言語を分析・理解・生成できるようにすることを目指します。NLPの次の発展段階は「自然言語による対話」であり、これが実現すれば、人間は普通の日常的な言葉でコンピューターとコミュニケーションを図り、タスクの実行を指示できるようになります。

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