技術情報ブログ
技術情報ブログ 2024年7月 アーカイブ
AIってすごいの？
2024/07/16
近頃、AI という言葉をよく耳にしますね。
実際に AI を仕事に活用しているという話もよく耳にするようになってきました。
皆さんは AI と聞くと何をイメージするでしょうか？
「なんかすごい便利なもの」でしょうか
「chatGPTみたいにしゃべり返してくれるんだよね」でしょうか
「画像生成AIみたいに絵が下手でも代わりに描いてくれるんだよね」でしょうか
はたまた、「SF 映画のロボットの中に知能として入っているもの」のような
未来技術をイメージする人も居るかもしれません。
今回は、そんな AI について簡単に解説します。
ぼんやりした AI のイメージを少しでも明瞭にできたらいいなと思います。
目次
- AIの定義
- AIのすごいところ
- AIの活用例と生成AI
----------------------------------------------------------------------------------------------------
1．AIの定義
AI は Artificial Intelligence の略で、日本語にすると人工知能です。
実は明確な定義は無いとされていますが、
昨今、話題に挙がる AI といえば ディープラーニング（深層学習）の技術が使われているものを指す場合が多いと思います。
ディープラーニングとは機械学習の一種で
文字通り、「機械」に「学習」してもらう技術です。
いきなり用語をいろいろ出しましたが
AI、機械学習、ディープラーニングは図にすると以下の関係です。
～機械学習～
「機械」に「学習」してもらうとはどういう事でしょうか。
例えば、AIを使って手書きの数字を判定する場合を考えてみます。
まず、手書きの数字の画像と、それが何の数字なのかのデータを用意します。
これを教師データと言います。
教師データから数字を入力し、アプリに判定してもらいます。
判定が正しかったかどうか、不正解なら正解はどれかを入力します。
この操作を何度も繰り返します（数万回繰り返します）。
最初は不正解だらけですが
繰り返すことで精度が向上していきます
こうして学習させた結果、
学習に使っていない新しいデータ（たとえばあなたが今手で書いた数字）でも
正解できることが期待できます。
これが機械学習です。
いったいどんな計算をすればこんなことができるのかを今回は説明しませんが、
最初に説明したディープラーニングはこれを実現するための計算手法のひとつです。
実はディープラーニングの計算は私たち人間の脳の仕組みがモデルになっています。
人工的に人間の脳を作っていると考えると、確かに人工知能なだぁと実感できますね。
補足になりますが、
今回説明した学習方法を「教師あり学習」といいます。
教師データと呼ばれる手書きデータと正解のペアを用意して機械に学習を行いました。
機械学習では必ずしも正解を用意しません。手書きデータだけで学習させる手法もあります。
そういった学習方法には「教師なし学習」や「強化学習」といったものがあります。
興味を持たれた方は調べてみると面白いかもしれません。
----------------------------------------------------------------------------------------------------
2．AIのすごいところ
さて、前章でAIがどんなものなのか、その学習方法について簡単に説明しました。
本章ではAIのすごいところを考えてみます。
～従来の方法と比べてすごいところ～
また前章の手書きの数字を判定するアプリを例に取ります。
さきほどの学習ではアプリに
- 0とはどんなもの
- 1とはどんなもの
:
- 9とはどんなもの
という情報は教えていません。
"手書きのデータとそれが何であるか"を繰り返し入力するだけで
機械が勝手にその特徴を認識して判定してくれるようになりました。
実はここがAIのすごいところです。
すごさを実感するために、
AIを使わずに前章の手書きの数字を判定することを考えてみましょう。
0 ~ 9はどんなものかを考える必要が出てきます。
例えば
- 1、2、3、5、7は輪っかが無い
- 0、6、9は輪っかが1つ
- 4は三角形のような輪っかが1つ
- 8は輪っかが2つ
とすれば4つには分類できるでしょうか。
そこから更に絞り込みます。
0、6、9を区別するには、6は輪の上に曲線が、9は輪の下に曲線が、といったかんじになりそうです。
1、2、3、5、7は線の場所やつながり方も見る必要が出てきそうです。
こう説明するとできるように感じてくるかもしれませんが、実際にはうまく動かないでしょう。
うまく動かない原因としては
- 輪っかが繋がっていなくて、輪っかとして認識しなかった
- 画像のゴミを曲線や輪っかと誤認識してしまった
- 書き方のクセで三角形なのか輪っかなのか区別できない
といったことが起きそうです。
簡単に想像してみるだけでも、機械が手書き数字を認識することはとても難しいことだとわかります。
ですが、これをAIではデータと正解を繰り返し渡すことで簡単に実現できます。
以上のように
人間だとできるのに、機械には難しかったことが
AIの手法を用いることで解決できる可能性があります。
ここがAIのすごいところです。
～人間と比べてすごいところ～
AIを使って人間にできることが機械にもできるようになるとどんないいことがあるでしょうか。
①人間がやるより速い
1つ目は、AIに任せることで人間より圧倒的に早く処理できることです。
AIは学習には時間がかかりますが、1回の実行は短時間で行えます。
先ほどの手書きの数字を判定するアプリを使えば
10000枚の手書きの数字もあっという間にフォルダ分けしてくれるでしょう。
②疲れによる限界・ミスが無い
2つ目は、疲れによる限界・ミスが無いことです。
人間はミスをする生き物です。手書き数字が10000枚もあれば1つくらい「6」を「0」のフォルダに入れてしまうかもしれません。
AIでは（学習結果が変わらなければ）同じ画像は同じ結果になります。
休憩を取る必要もありません。
----------------------------------------------------------------------------------------------------
3. AIの活用例と生成AI
AIは様々な分野に応用されています。
- CT画像を画像認識による病気の早期発見
- 画像認識による不良品チェック
- カンニング防止システム
- 貨物量の予想
また、最近ではAIの技術を更に発展させた生成AIの分野が注目されています。
ここまで説明した従来のAIは、学習データから正解を得るためのものでした。
それに対し、生成AIは、学習データから新しいデータを作ることができるものになります。
- chatGPT
- 画像生成AI
などが生成AIに分類されます。
----------------------------------------------------------------------------------------------------
いかがでしたでしょうか。
今回は、AIについて説明しました。
駆け足にはなりましたが、すこしでもAIについてイメージが湧くようになっていると嬉しいです。
続きを読む：AIってすごいの？
« 2023年9月 | 技術情報ブログトップページ | 技術情報ブログの記事一覧
