Re：ゼロから始めるAI生活 AI概要編 AIとはなんぞや！

皆さん！ご無沙汰してます。

どうも、タナシンです(・∀・)ノ

皆さんはAIって知っていますか？

知らない人はいないのではないかというくらい流行っていますよね。
ですが、その詳細を知らない人は意外と多いのではないでしょうか？
こういう私自身、なんとなくでしか理解していなかったため、このブログを通して、理解したことをお伝えしていこうと思います！

というわけで、今回はAIとはなんぞや？概要編です！

そもそも、AI（人工知能）って何？

AIの定義とは？

皆さんはAIと聞いて何を想像しますか？

人のよっては、ドラえもんや鉄腕アトム、ターミネーターというものを想像するかもしれません。
また、実在しているものとしてはお掃除ロボットのルンバやソフトバンクのPepper、シャープのロボホンや家電などを想像する人もいると思います。

それらをAIと捉えるのは間違ってはいません。
ですが、AIと言うと少し語弊があります。

ルンバやPepperは、正確にはAIを搭載したロボットになります。
つまり、AIそのものではありません。
では、AIとは何なのか？
端的に言ってしまえば、人間に近い思考や判断をする仕組みのことをAIと言います。

ですが、AIの定義は公式には決められていません。
大学の偉い先生方の見解も統一されていません。
これは、「そもそも知能とは何なのか」が明確になっていないことから、AI（＝人工知能）も明確に適宜できないというのが、一般的な解釈です。

ですので、漠然と「賢く判断してくれる仕組み」程度に捉えていただいても、あながち間違いではないです。

AI、ロボット、RPAの違い って……何？

先程はロボットを例にして、AIについてお話させていただきました。

実は、世の中の多くの人は、「ロボットはAIなのか？」や「RPAはAIか？」といった疑問を持っているようです。
少なくとも、SIerに勤めている私は、このような疑問をいただくことが度々あります。
流石に、ロボットをAIと直接呼ぶ方は少数派ですが、RPAをAIをと捉えている人は、まだ一定数います。

ちなみに、RPAはRobotic Process Automationの略で、パソコン上の操作を自動化する仕組みのことです。
RPAに関しては、別記事で紹介します。

では、AI・ロボット・RPAの違いは何なのか？
私の解釈になりますが、これらの違いは明確です。
言葉で整理すると以下のようになります。

• AI…人が行っているような判断や推測を自動化する仕組み
• ロボット…人が現実世界で行っているルーティン作業を自動化する仕組み
• RPA…人がパソコン上で行っているルーティン作業を自動化する仕組み

もっとざっくり言いますと、考えるのがAI、実行するのがロボットやRPAです。
よく人に例えて、脳がAI、手足がロボットやRPAと言われます。
イメージとしては、以下のような感じです。

ですので、AIはロボットやRPAと共存することが多いです。

また、高度に複雑な処理を行っているロボットやRPAは、AIが搭載されているように見えることがあります。
基本的にロボットやRPAは明文化されたルールにのみ従います。
ですが、いくつもの条件分岐が組み合わさると、いかにも柔軟に対応しているように見えることがあります。
人によっては、複雑に組まれた分岐処理による判断もAIという人がいますが、ここでは機械学習を用いない判断はAIに含めないこととします。
なぜなら、機械学習を用いていない判断は、記載されていない条件の判断ができない、汎化性がないものだからです。（ここは意見が分かれるかもしれませんが）
機械学習については次の節で扱います。

AIと機械学習って、何が違うの？

みなさんは機械学習という言葉を聞いたことはありますか？
AIに興味を持ったことのある方なら、一度は耳にしたことがあると思います。
機械学習はAIを開発するための手法のことを指します。

先程はAIとロボットとRPAの違いについて触れましたが、機械学習を筆頭にAIという枠組みの中でも、まだまだ紛らわしい言葉がたくさんあります。
そこで、初めてAIを学ぶ際に整理しておいたほうが良い知識を少し整理します。

まずは大上段

• 機械学習
  • AIを作るためにAIに学習をさせること
  • 一般的には、大量のデータから共通したルールを抽出して学ばせる作業を指す

そして、機械学習は以下の3つに分けられます。

• 教師あり学習
  • 人間が予め答え（教師データ）を用意しておき、問題と答えの解き方（関係性）を学ぶ方法
• 教師なし学習
  • 答えが用意されていないデータに対して、グループ分けなどを行う手法
• 強化学習
  • 望ましい状態を定義しておき、ランダムに動作させた際に、望ましい状態に近づいたら褒めるという作業を繰り返し、望ましい状態に行き着くまでの過程を学ぶ手法

今流行っている深層学習（ディープラーニング）は、上記の教師あり学習の一つです。
正確には、ニューラルネットワークの応用手法がディープラーニングになります。
ちょっと前に囲碁でプロの棋士に勝ったアルファ碁は、深層学習と強化学習を組み合わせたものを利用しています。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つは、いずれも機械学習の手法ですが、どれかが優れているというわけではありません。
各々に得意分野があり、使い分けるべきものです。
今回はAIの概要なので、使い分けのお話は別途取り扱おうと思います。

上記の内容と、各手法の代表的ものをピックアップして、図示すると、以下のようになります。
ここでは詳細な内容の記載は割愛します。

AIって何ができるの？

AIにできること

さて、今までの内容で、AIが何であるかはなんとなくご理解いただけたかと思います。
ですが、つまるところ、AIは何ができるのかというのはまだ曖昧なのではないでしょうか？

先程から例に挙げてるロボットやRPAはわかりやすいと思います。
ロボットは、人の代わりに工場でものを組み立てたり、部屋の掃除をしたり、受付対応してくれたりします。
RPAは、人の代わりにパソコンで資料を作ったり、Webから情報を取ってきたり、メールを出したりします。

では、AIは何ができるのか？

先程、AIは人に近い思考や判断をしてくれる仕組みとご紹介しました。
もう少し正確に言うと、AIはある法則に従って推論、認識、判断などをするシステムになります。
例えば、現在の雲の情報から、明日の天気を推論したり、写真に写っているものが猫であると認識したり、これから掃除しようとしている場所が掃除未実施か判断したりします。

AIは上手に教えることによって、いろいろなことができるため、一概に何ができますというのは難しいです。
うまく教えてしまえば、なんでもできてしまうような印象すら受けてしまいます。

AIにできないこと

ですが、AIにもできないことがあります。
AIにもできないこと、それはつまるところ人にできないことです。
なぜなら、AIが作業を学習するためには、人が教える必要があるからです。
ですので、人にできないことは教えることができないため、AIにもできないということになります。（これは主に、教師あり学習を元に記載しています）

たまに、「人にはできないが、AIを使ってうまくできないか？」というお話をいただくことがあります。
断言します。できません！

おそらく、人にできないことをやらせようとしている人は、AIに対してちょっとした誤解があるのだと思います。
例えばアルファ碁は、碁のトップ棋士に勝ってしまいました。
これは過去の膨大な学習データから、人にはできないような膨大な計算を行うことにより、より良い一手を打っているからです。
この、膨大な計算を行うというところは人には真似できないところなので、ここだけ見てみると、AIは人にできないようなことをしているように見えます。

ですが、よくよく考えていただくとわかるのですが、この次の一手を考えるための計算は、人が長時間かければAIでなくてもできます。
AIは予め学習しておくと、次の一手の計算を短時間でできるため、人にできないことをやっているように見えるだけです。

ですので、人にできないことをAIにやらせることはできないという点は、よくよく覚えておいてください。
もしこのブログを読んでいる方の中に、外部企業へAI開発を依頼しようとしている人がいましたら、何ができるAIをお願いするのかをちゃんと理解してからお話することをおすすめします。
理解せず、人にもできないことを行うAIを依頼しようとすると、ベンダー側とすり合わせができないかもしれません。

AIプロジェクトのやり方については、別途記事にしたいと思います。
これはなかなか難しいテーマですので、ぜひ皆さんの意見も聞いていみたいと思います！

終わりに

いかがでしたでしょうか？

このブログ、実はこのような技術的な内容をアウトプットするために始めたものです。
やっとやりたいことを始められた気がします　笑

今後はこれを皮切りに、実際に私が作っているディープラーニングによる人検出プログラムや、AIプロジェクトの進め方の紹介をしていきたいと思います。
他にも、勉強した知識の整理も含めて、お伝えしていければと思います。
できれば、機械学習の各手法の使い分けや、実例を含めたご紹介もしたいと思います。

また、度々ロボットのお話もしていますので、ロボットやRPAについても、技術的な話をできればと思っています。

もし、この記事でAIやディープラーニングに興味を持った方がいましたら、ディープラーニング協会のG検定を受験してみることをおすすめします。
私は今勉強中ですので、合格したら受験体験記や勉強法も紹介したいと思います。
できれば、エンジニア向けのE資格も受けてみたいですが、受験までのハードルが高いですorz
受けたことがある人がいましたら、ぜひ情報ください。

それでは、今回はこのへんで！
では、また次回(*￣▽￣)ﾉ~~ ﾏﾀﾈｰ♪

ディープラーニング協会G検定概要
https://www.jdla.org/business/certificate/