第4回の教材 (3)   人工知能( AI = Artificial Intelligence )
人工知能の歴史
- 1960年~1974年頃:第1次 AI ブーム
- プログラムに組み込まれたルールを元に推論・探索を行う。
- 簡単な Toy Problem ( おもちゃの問題 ) しか解けない。
- 1980~1987年頃:第2次 AI ブーム
- 専門的知識をルールとして追加してゆける「エキスパートシステム」が開発され、AI が実用的になる。
(ルールの追加作業は人間がやる)
- 2006年~:第3次 AI ブーム
- 機械学習・深層学習によって AI が自ら知識を獲得できるようになった。
機械学習と深層学習の違い
どちらも、沢山の学習データを与えると AI がルールを獲得しますが、
- 単なる機械学習:
- 学習に必要な「特徴量」の設定は人間が行わなければならず、しかも調整が難しい。
- 深層学習 ( Deep Learning ):
機械学習・深層学習も万能ではない
- 機械学習の欠点
- 深層学習の欠点
- どちらも
- 大量の学習データと大量の学習時間が必要。
- 「ブラックボックス化」されていて判断の根拠が人間にはわからない。
⇒ AI システムには性能評価が必要です。
今、世間で AI と呼んでいるのは AI 技術の一部
今、世間で AI と呼んでいるのは AI 技術の一部であって、特定の目的に対して「人間が」作り込んだプログラムであり、その用途以外に対しては無力です。
AI 研究者が目指しているのは、汎用人工知能( AGI = Artificial General Intelligence )といって、人間同様の知性をもち、自ら成長してゆく機械です。