文系AI人材

AI・人工知能とは?機械学習とは?ディープラーニングとは?文系でも理解できるように解説

2019年7月18日

  1. HOME >

AI・人工知能とは?機械学習とは?ディープラーニングとは?文系でも理解できるように解説

2019年7月18日

AI・人工知能とは?機械学習とは?ディープラーニングとは?文系でも理解できるように解説

 

本記事の信頼性

 

大手IT企業所属の、自称「ビジネス支援型データサイエンティスト」。

元営業という異色の経歴を活かしながら、金融・製造・流通業のお客様を中心にAI活用コンサルや定着支援・人材育成・講演活動など、幅広く活動しています。

ヤエリ(@yaesuri_man

普段のお客様との会話の中でよく話題に上る内容。

名だたるデータサイエンティストの先輩を差し置いてあまり大それたことは言えませんが、ド素人である文系営業出身の私ならではの視点での紹介は喜んで頂けることが多いです。

 

  • AI・人工知能
  • 機械学習
  • ディープラーニング

 

第3次AIブームと言われる現在、それぞれバズワードとして便利に使われる用語。

ですが、皆さんはその違いは正しく理解されていますでしょうか。

誰でも分かりやすいように、上記用語の違いを解説してみました。

 

AI・人工知能とは

 

まず、AI(Artificial Intelligence)・人工知能とは何か?についてですが、実は正確な定義は決まっていません。

各専門家の意見も、以下の通り分かれています。

 

◀スマホは左スライドで表示できます

人物 AI・人工知能の定義
中島秀之(公立はこだて未来大学学長) 人工的につくられた、知能を持つ実体。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である
西田豊明(京都大学大学院 情報学研究科教授) 「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である
溝口理一郎(北陸先端科学技術大学院大学) 人工的につくった知的な振る舞いをするもの(システム)である
長尾真(京都大学名誉教授 前国立国会図書館長) 人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである
堀浩一(東京大学大学院 工学系研究科教授) 人工的につくる新しい知能の世界である
浅田実(大阪大学大学院 工学研究科教授) 知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない
松原仁(公立はこだて未来大学教授) 究極には人間と区別がつかない人工的な知能のこと
武田英明(国立情報学研究所教授) 人工的につくられた、知能を持つ実体。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である
池上高志(東京大学大学院 総合文化研究科教授) 自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らって、人工的に作り出せるシステムを、人工知能と定義する。分析的にわかりたいのではなく、会話したり付き合うことで談話的にわかりたいと思うようなシステム。それが人工知能だ
山口高平(慶應義塾大学理工学部教授) 人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム
栗原聡(電気通信大学大学院情報システム学研究科教授) 工学的につくられる知能であるが、その知能のレベルは人を超えているものを創造している
山川宏(ドワンゴ人工知能研究所所長) 計算機知能のうちで、人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼んでよいのではないかと思う
松尾豊(東京大学大学院 工学系研究科准教授) 人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術

引用:「人工知能は人間を超えるか」、出典:「人工知能学会誌」

 

上記の中から、分かりやすい定義をいくつかピックアップしてみました。

 

  • 人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術
  • 人工的につくられた、知能を持つ実体。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である
  • 人工的につくった知的な振る舞いをするもの(システム)である

 

これらのように理解しておけば間違いは無いと思います。

 

・・・とは言っても、あやふやですよね。

あやふやなので、色々便利に使われているのが実情です。

 

機械学習とは

 

一方で「機械学習」ですが、

  • 機械にデータを学習させ、傾向を見出させること(傾向を関数として表すこと)

と定義することができます。

学習方法は様々であり、最も有名なのは、機械に様々なデータ(正解データ・教師データ)を見せて学習させ、その特徴を覚えさせるというもの(教師あり機械学習)です。

代表的な手法を幾つか列挙すると、

  • 最近傍法
  • ナイーブベイズ法
  • 決定木
  • サポートベクタマシン
  • ニューラルネットワーク

などなど。

教師データを準備し、プログラミングのコードを用いて上記手法(アルゴリズム)を適用して、機械に学習をさせるわけです。

※その他の機械学習手法として「教師なし機械学習」「強化学習」などがありますが、ここでは割愛しています

 

ディープラーニングとは

 

ディープラーニングは、

  • 「教師あり機械学習のうちの一手法」

です。

そもそもディープラーニングとは、人間の脳を模倣したものであり・・・

と、紋切り型の説明を読むよりは、以下の動画を観て頂くのが手っ取り早いです。

 

 人間ってナンだ?超AI入門 - NHK
人間ってナンだ?超AI入門 - NHK

 

ディープラーニングで有名なのは、「Googleの猫」ですね。

機械にひたすら猫の画像を読み込ませると、そのうち猫の特徴を覚えて、いつか猫か犬かを判別できるようになる、というもの。

なお、人間が猫を定義する際は、

  • ニャーと鳴く
  • ヒゲがある
  • 毛がフサフサ

など、猫の特徴を説明できますが、ディープラーニングで学習したアルゴリズムは、猫の特徴を説明することはできません。

 

AI・人工知能とは?機械学習とは?ディープラーニングとは?文系でも理解できるように解説 まとめ

 

「AI・人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」の3つの関係を図で表すと以下です。

 

  • AI・人工知能:人工的に作られた、人間のような知能
  • 機械学習:機械にデータを学習させ、傾向を見出させること
  • ディープラーニング:機械学習手法の一つ

 

と覚えておけば、間違いありません。

 

なお当記事の内容は、以下「人工知能は人間を超えるか」を参考にさせて頂いております。

人工知能関連の内容が簡単にまとまっており、誰にでもおすすめできる良書ですので、是非ご一読頂ければと思います。

 

その他、pythonやkaggle、AI・機械学習といった記事のまとめはこちらです。

【2020年版】プログラミング関連の記事まとめ~目指せ文系データサイエンティスト~

続きを見る

ここからは、実際に私が購入し、おすすめできると思った本やオンラインスクールを紹介します。

 

機械学習のための「前処理」入門


 

まずはこちら。「機械学習のための『前処理』入門」です。

  • これから機械学習を始めてみたい
  • kaggleやSIGNATEにチャレンジしてみたい

という方には最適な本で、個人的には一番のおすすめです。

 

データモデルの精度向上には特徴量エンジニアリングが不可欠、というよりこれが全てと言っても過言ではありません。

各種環境準備の方法やコーディングの詳細に至るまで、誰にでも分かりやすく書かれています。

この一冊さえあれば、とりあえずkaggleにトライすることができます。

 

 

Udemy「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」


 

ベネッセが主催する、プログラミング未経験者を対象にしたコース。

数学や統計的な知識はそこそこに、文字通り人工知能と機械学習をゼロから学習できます。

受講生2万人以上、4千人以上の評価者から、5段階中4.0の評価を得ている、万人におすすめできる優良講座。

定価15,000円と高価ですが、90%OFFといったキャンペーンを頻繁に行っていますので、それを狙うのがおすすめ。

 

人工知能は人間を超えるか


 

pythonのコーディングからは離れますが、もしこの本を読んでいない人がいたら必ず一度は目を通しておいた方が良いです。

 

この界隈では有名な、東大の松尾豊先生の著書「人工知能は人間を超えるか」。

 

いわゆるAI・人工知能、機械学習といった昨今のキーワードを中心に、過去の歴史からここ最近の動き、今後の動向に至るまでを、平易な表現で丁寧に解説されています。

 

また日本ディープラーニング協会が開催する「ディープラーニング ジェネラリスト検定(通称:G検定)」の推薦図書の一つでもあります。

 

全てのビジネスマンにおすすめできる一冊。中古でもkindleでも構いませんので、これだけは目を通しておいた方が良いです。

 

「営業とAI」に関する記事は以下にまとめています。

是非こちらもどうぞ。

目指せ「文系AI人材」に関する記事のまとめ

続きを見る

-文系AI人材

Copyright© 営業アップデート , 2020 All Rights Reserved.