人工知能には人間のような知能をシミュレートできるシステムの作成に特化したコンピューターサイエンスの広大な分野が含まれます。人工知能(AI)の領域内で6つの異なるサブセットがイノベーションと可能性の柱として立っています。このサブセットを理解すると、自動化の強化から機械における人間のような認知能力の育成に至るまで、可能性の世界が明らかになります。

AIの6つのサブセットとは?

人工知能(AI)がさまざまなサブフィールドやサブセットを含む幅広い分野です。普遍的に合意された分類はありませんが、AIを次の6つのサブセットに分類する一般的な方法の1つです。

1. 深層学習：深層学習とは複数の層を持つニューラルネットワーク(ディープニューラル ネットワーク)に焦点を当てた機械学習のサブフィールドです。
2. 機械学習：コンピューターがデータから学習し、時間の経過とともに性能を向上させるアルゴリズムとモデルの開発が含まれます。
3. 自然言語処理(NLP)：コンピューターが人間の言語を理解し、解釈し、生成できるようにすることが含まれます。
4. エキスパートシステム：エキスパートシステムとは特定の領域における人間の専門家の意思決定能力を模倣するように設計されたAIプログラムです。
5. ロボット工学：自律的または半自律的にタスクを実行できる物理マシンの設計と作成が含まれますが、多くの場合AIと密接に関連しています。
6. 音声認識：音声認識とは話し言葉を書き言葉に変換するテクノロジーです。

機械学習

機械学習が確かに人工知能(AI)のサブセットであり、コンピューターがデータから学習し、データに基づいて意思決定や予測を行えるようにするアルゴリズムとモデルの開発が含まれます。機械学習における「学習」の概念が明示的にプログラムすることなく、経験を通じて自動的に性能を向上させるアルゴリズムの能力を指します。

機械学習の種類

さまざまなアプローチまたはパラダイムに分類できます。最も一般的な分類には、次の3つのセクションが含まれます。

• 教師あり学習：教師あり学習ではアルゴリズムはラベル付きデータセットから学習し、各データポイントが正しい結果に関連付けられます。入力から出力へのマッピングを学習することが目的です。たとえば分類タスクでは、アルゴリズムが提供されたラベル付きの例に基づいて、入力データにラベルを割り当てる方法を学習します。回帰でアルゴリズムは連続値を予測することを学習します。
• 強化学習：環境と対話し、報酬を最大化するためのアクションの実行方法を学習するエージェントのトレーニングが含まれます。エージェントが実行したアクションに基づいて報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取ります。時間の経過とともに最も累積的な報酬をもたらすポリシーを学ぶことが目的です。正の強化と負の強化がエージェントの学習プロセスを導く報酬とペナルティに対応します。
• 教師なし学習：ラベルのないデータを扱います。データ内の根底にあるパターン、構造、または関係を発見することが目的です。クラスタリングアルゴリズムが類似のデータポイントをグループ化しますが、関連付けアルゴリズムは変数間の相関関係を見つけます。教師なし学習が顧客のセグメンテーション、異常検出、次元削減などのタスクに特に役立ちます。

深層学習

深層学習とはニューラルネットワークアーキテクチャ、特に複数のレイヤーを備えたアーキテクチャに基づく機械学習のサブセットです。大量のデータからパターンと表現を学習することで、人間の直接の監督なしでタスクを実行できるようになります。

深層学習の機能

深層学習が相互接続されたノード(ニューロン)の複数の層で構成されるディープニューラル ネットワークに依存しています。各層が入力データに対して計算を実行し、処理された情報を次の層に渡します。

• 入力層：ディープニューラルネットワークの最初の層です。その役割が最初のデータ入力を受信し、後続の層に信号を送信することです。
• 非表示層：入力層と出力層の間の中間層です。入力データに対して複雑な計算を実行し、関連する特徴と表現を抽出します。
• 出力層：深層学習アーキテクチャの最後の層です。隠れ層からの処理された情報に基づいて、最終的な出力または予測が生成されます。

深層学習の応用

深層学習が次のようなさまざまな分野で応用されています。

• 自動機械翻訳：ニューラル機械翻訳モデルがテキストをある言語から別の言語に翻訳し、素晴らしい結果をもたらします。
• 画像認識：深層学習が画像認識に革命をもたらし、コンピューターが画像内の物体、人物、シーンを識別できるようにします。
• 音声認識：深層学習技術を使用して正確な音声認識システムを開発し、デバイスが話し言葉をテキストに書き写すことができるようにします。
• 自動運転車：深層学習が自動運転車が環境を認識してナビゲートできるようにするアルゴリズムを開発するために使用されます。

自然言語処理(NLP)

NLPとはコンピューターが人間の言語を理解し、解釈し、生成できるようにすることに焦点を当てた、AIおよびコンピューター サイエンス内の専門分野です。人間と同じように、テキストや音声など、さまざまな形式の言語を処理するという課題に取り組みます。

NLPの重要性

NLPがAIシステムが人間と効果的に対話するために不可欠です。NLPがなければ、AIエージェントは人間の指示、クエリ、コマンドを理解するのに苦労するでしょう。NLPを通じてAIシステムは言語のニュアンスを理解し、テキストや音声から意味を抽出し、適切な応答を生成できます。

NLPの応用

NLPが人間とコンピューターの対話を強化する次のような数多くのアプリケーションにつながりました。

• 仮想アシスタント：Siri、Cortana、GoogleアシスタントなどのAIを活用した仮想アシスタントがNLPを使用してユーザーのクエリやコマンドを理解し、応答できます。
• チャットボット：NLPを使用すると、チャットボットがユーザーと自然で有意義な会話を行い、顧客サポート、情報、支援を提供できるようになります。
• 言語翻訳：NLPが自動言語翻訳に使用され、ユーザーは言語の壁を越えてコミュニケーションできるようになります。
• 感情分析：NLPテクニックはテキストを分析して、表現された感情や感情を判断できます。これが世論やソーシャルメディアの傾向を理解するのに役立ちます。
• 情報取得：検索エンジンはNLPを使用して検索クエリを理解し、膨大なデータベースから関連情報を取得します。

エキスパートシステム

エキスパートシステムとは特定の分野における人間の専門家の意思決定能力を模倣するように設計されたコンピューター プログラムです。人間の知識、プログラミング、ルールの組み合わせに依存して、複雑な問題に対する解決策を提供できます。

エキスパートシステムが人間の専門家の知識と意思決定プロセスを一連のルールとアルゴリズムにエンコードすることで、専門家の専門知識を活用します。これにより、情報に基づいた意思決定を行い、利用可能な知識に基づいて推奨事項を提供できるようになります。

エキスパートシステムの特徴

通常、エキスパートシステムが次の特性を備えています。

• 理解可能性：エキスパートシステムの推論と意思決定のプロセスが専門家とユーザーの両方が理解できるように設計されています。
• 高い応答性：人間のエキスパートの効率性と同様に、ユーザーのクエリや問題に対して迅速かつ正確な応答を提供できます。
• 高い信頼性：確立された知識とルールを一貫して適用することにより、信頼性の高いソリューションを提供することを目的としています。
• 高性能：その中にエンコードされた専門知識を利用して、複雑で入り組んだ問題を効率的に処理できます。

ロボット工学

ロボティクスとはロボットの設計、作成、運用を行う分野です。人間の誘導(半自動)または自律(完全自動)で特定のタスクを実行できます。AIの進歩に伴い、ロボット工学が人工知能アルゴリズムを統合してロボットの機能を強化することにより、大幅な成長を遂げてきました。

ロボティクスにおけるAIの役割

人工知能がロボットをより賢く、より高性能にする上で重要な役割を果たします。AIアルゴリズムにより、ロボットが感覚入力を処理し、意思決定を行い、変化する環境に適応できるようになります。これにより、従来のプログラミング方法では困難または不可能だった複雑なタスクをロボットが実行できるようになります。

スマートロボット

スマートロボットと呼ばれることが多いAI搭載ロボットがセンサーからのデータを分析し、経験から学習し、時間の経過とともに性能を向上させることができます。機械学習技術により、ロボットはさまざまな状況に適応し、フィードバックとデータに基づいて動作を最適化できます。

音声認識

自動音声認識(ASR)またはコンピューター音声認識とも呼ばれる音声認識とは機械が話し言葉を理解し、テキストまたは実行可能なコマンドに変換できるようにするテクノロジーです。これにより、音声言語を通じてコンピューターやデバイスと対話できるようになり、人間とコンピューターの対話がより自然かつ直観的になります。

機能性

高度な音声認識ソフトウェアが話された言葉を分析して処理し、機械が理解して実行できるテキストまたは意味のあるコマンドに変換します。最新の音声認識システムが単純なテキストの転写を超えて、話された言語の意味を理解し、関連するタスクを実行できます。

音声認識の種類

• 話者に依存しない：この形式の音声認識では、特定の個人に対する事前のトレーニングは必要ありません。幅広い音声や話者を認識できます。
• 話者依存：話者依存システムでは、正確な認識を行う前に、特定のユーザーの音声でトレーニングする必要があります。その人の発話に対してより高い精度を提供する傾向があります。

結論

人工知能の世界では6つの異なるサブセットが変革的な未来の構成要素として輝いています。狭いAIの特殊な活用例から一般的なAIの野心的なビジョンまで、機械学習、深層学習、自然言語処理、エキスパート システムの領域をナビゲートします。テクノロジーが進歩するにつれて、そのシームレスな統合が産業、相互作用、そして人間と機械のコラボレーションの本質を再定義する可能性を秘めています。