AIとMLの定義：2つの革命的概念の複雑さを解明する

人工知能（AI）という言葉は、現代人の生活にますます浸透している。複雑な概念であり、解釈や定義も多岐にわたる。近年では、ビジネスや社会のほぼあらゆる場面で活用されるキャッチオール的なマーケティング用語となっている。

実際には、AIは幅広い技術や考え方を包括する概念であり、一言で定義することはできない。しかし、その本質を明らかにするためには、AIと密接に関連する別の用語を区別することが不可欠である：機械学習（ML）である。

AI：全体像

AIとは、一般的に人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムの開発を指す。このようなタスクには、問題解決、学習、知覚、言語理解、意思決定など、幅広い認知能力が含まれる。AIの範囲の広さを考えると、その定義を一文に凝縮するのは実に難しい。しかし、AIをより深く理解するためには、コンピュータサイエンス、数学、心理学、言語学、神経科学、哲学など、さまざまな知識分野からなる学際的な分野であると認識することが極めて重要である。

知的システムの開発には、いくつかのアプローチや技術の組み合わせが必要である。これには、ルールベース・システム、知識表現、探索アルゴリズム、最適化技術、確率的手法などが含まれるが、これらに限定されるものではない。これらの技術はそれぞれ、AIシステムを設計する上で特定の目的を果たすものであり、人間の認知、知覚、意思決定能力を模倣するのに役立つ。

例えば、ルールベースのシステムは、事前に定義されたルールの集合に依存して意思決定を行う。一方、知識表現は、AIシステムがデータを推論し操作できるように、構造化された方法で情報を保存し整理することを含む。検索アルゴリズムと最適化技術は、問題に対する可能な限り最善の解決策を見つける上で重要な役割を果たす。一方、確率的手法は、AIシステムが不確実性に対処し、利用可能なデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。

AIのより正式な定義については、次のようなものがある。 マッキンゼーと定義している：

• 人工知能： AIは通常、知覚、推論、学習、問題解決など、我々が人間の頭脳から連想する認知機能を機械が実行する能力と定義される。AIがビジネス上の問題を解決することを可能にする技術の例としては、ロボット工学や自律走行車、コンピューター・ビジョン、言語、バーチャル・エージェント、機械学習などがある。

機械学習AIのサブセット

機械学習は、AIの明確なサブセットであり、データ入力に基づいてコンピュータが学習し、そのパフォーマンスを向上させるアルゴリズムの開発に主眼を置いている。特定のタスクを実行するために明示的なプログラミングを必要とする従来のルールベースのシステムとは対照的に、MLアルゴリズムは、自動的に広範なデータセットを分析し、パターンを特定し、予測や意思決定を行うように設計されている。その結果、ML駆動型システムは、より多くのデータを処理するにつれて、その経験から効果的に "学習 "し、精度と効率性の点で継続的に向上する。

MLアルゴリズムにはいくつかの種類があり、それぞれが異なる要件や状況に対応している。主なカテゴリーには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などがある。

MLアルゴリズムの汎用性と適応性により、MLはAIツールキットの強力なツールとなり、AI能力の向上に大きく貢献している。例えば、MLは、より正確で効率的な自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識システムなどの開発に役立ってきた。コンピュータがデータから学習することを可能にすることで、MLは、通常人間の知性を必要とするタスクを実行できるだけでなく、時間の経過とともに継続的に洗練され、パフォーマンスを向上させることができるAIシステムへの道を開いた。

マッキンゼー また、機械学習の包括的な定義も提供している：

• 機械学習：AIにおける最近の進歩のほとんどは、非常に大規模なデータセットに機械学習を適用することで達成されている。機械学習アルゴリズムはパターンを検出し、明示的なプログラミング命令を受けるのではなく、データや経験を処理することで予測や推奨の方法を学習する。アルゴリズムはまた、新しいデータや経験に応じて適応し、時間の経過とともに有効性を向上させる。

簡単な歴史

AIのルーツは、人間の知能をシミュレートできるマシンを作るというアイデアを研究者が模索し始めた1950年代にまで遡ることができる。初期のAI研究は、プログラマーが機械の行動を支配するルールを明確に定義する、ルールベースのシステムの開発に重点を置いていた。このようなシステムは一定の成功を収めたが、人間が定義したルールに依存していたことと、新しい状況に適応できないことから、限界があった。

一方、MLの概念は、ルールベースのAIシステムの限界への対応として生まれた。アーサー・サミュエルやフランク・ローゼンブラットのような研究者たちは、データから学習するアルゴリズムの研究を始め、現代のML技術の基礎を築いた。人間の脳の構造にヒントを得たML技術であるニューラルネットワークの導入は、この分野にさらなる革命をもたらした。

時が経つにつれ、MLはAIの急速な進歩を支える重要な原動力となり、従来のルールベースのアプローチを凌駕するインテリジェント・システムの開発を可能にしている。

この機会にぜひご覧ください。 タイムライン AI、ML、DLの歴史についてもっと知りたい方は、こちらをご覧ください。

AIとMLの相乗効果

AIとMLには違いがあるが、相互に排他的なものではないことを理解することが重要である。実際、強力でインテリジェントなシステムを作るために、両者はしばしば連動する。MLはAIの傘下にある数多くの技術のひとつに過ぎず、AIの能力を向上させるのに特に効果的であることが証明されている。

例えば、自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解し解釈できるようにすることに焦点を当てたAIの分野である。ML技術を取り入れることで、NLPシステムは言語パターンやニュアンスを認識することを学習し、人間のような反応をよりよく理解し、生成できるようになる。

同様に、AIのもう一つのサブフィールドであるコンピュータ・ビジョンでは、画像やビデオなど、世界からの視覚情報を解釈・分析するようコンピュータに教えることが含まれる。MLを活用することで、コンピュータ・ビジョン・システムは、物体を識別し、動きを追跡し、視覚データのパターンを驚くべき精度で認識することができる。

誤解と解明

AIとMLという言葉はしばしば同じ意味で使われ、混乱や誤解を招いている。

覚えておくべきポイントはいくつかある：

• AIは包括的な概念であり、MLはAIのサブセットである。
• AIには、知的システムを構築するためのMLを含む様々な技術やアプローチが含まれる。
• 従来のルールベースのAIシステムが明示的なプログラミングに依存しているのに対し、MLを利用したシステムはデータから学習する。

AIが産業や社会を変革し続ける中、AIとMLの違いを理解することは不可欠である。これらの違いを理解することは、これらの技術の真の可能性を理解するのに役立つだけでなく、倫理的意味合い、限界、将来の発展について十分な情報に基づいた議論を促進することができる。

この複雑な関係を理解する

人工知能と機械学習の複雑な関係を理解することは、これらの技術が現代世界を形成し続ける上で極めて重要である。AIは、インテリジェントなシステムを作ることを目的とした様々なアプローチや技術を包括する概念である一方、MLは、コンピュータがデータから学習し、そのパフォーマンスを向上させることを可能にする強力なサブセットである。

AIとMLのユニークな特性と貢献を認識することで、私たちはその真の可能性をよりよく理解し、その倫理的意味合い、限界、将来の発展について十分な情報に基づいた議論を行うことができる。私たちが前進するにつれ、AIとMLは進化を続け、私たちがまだ十分に把握していない方法で産業と社会を変革していくだろう。