人工知能入門

最近、AIはITのあらゆるところで使われている。しかし、それはどのように機能するのだろうか？そして、どうすれば人工知能を自分で作ることができるのだろうか？

この記事では、AIを使い始めるために知っておくべきことをすべて説明する。

AIの歴史

人間は太古の昔から、モノに命を吹き込むことを考えてきた。しかし、特にコンピューターが発明されると、考える機械というアイデアが具体化し始めた。

最も有名なのは、1950年にアラン・チューリングが発明したチューリング・テストである。

人工知能という言葉は、1956年にダートマス大学で開催された会議で初めて言及された。

1967年の重要な発明は、物体の分類やパターン認識で重要な最近傍アルゴリズムである。

最初の自律走行カートは1979年に開発されました。スタンフォードカートと呼ばれ、壁を検知してかわすことができた。

1985年、AI「NETtalk」が発明された。ディープラーニングを使って、話し方を学習していました。

1997年、AIは本格的な普及を開始した。IBMのスーパーコンピュータ「ディープ・ブルー」が、当時のチェス世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破ることに成功したのです。

NASAが開発した自動運転探査車「スピリット」と「オポチュニティ」は、2004年に火星表面を自律的に走行しました。

2011年、ワトソンというAIがゲームショー「Jeopary！」で人間を打ち負かした。

2016年、グーグルのAlphaGoが囲碁でプロ棋士を倒した。囲碁はチェスよりはるかに複雑とされ、成功に必要なのは計算力だけではありません。

2019年にはAIが「スタークラフトII」でプロプレイヤーに勝利したこともありました。

今日、AIはいたるところに存在しています。タンパク質の折り畳み問題を解決し、芸術の創造やコードの書き方まで学びました。

重要な用語

ここでは、AIに関連する重要な用語の概要を説明します。

AIという分野は広大です。コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボット工学、自動化など、数え上げればきりがないほどです。

AIの重要な部分に機械学習があります。これは、コンピュータに学習をさせるための手法とアルゴリズムの集合体です。これらの方法は3つのクラスに分けられる。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習。

教師あり学習では、AIはラベル付けされたデータを使って学習する。教師なし学習ではそうではない。強化学習は、仮想エージェントを訓練する方法である。エージェントは、やるべきことをやるたびに報酬を得る。これにより、望ましい行動が促される。

ニューラルネット

教師あり学習の具体的な方法として、ディープラーニングがあります。ディープラーニングとは、いわゆるニューラルネットワークを学習させることです。ネットワークは無数のノード（ニューロン）で構成されています。それらは特定の重みで接続され、いわゆるバイアスをかけて層状に積み重ねられている。

あるニューロンの値を前のニューロンから計算するには、前のニューロンの値にニューロン間の重みを掛け、バイアスを加える。

ネットワークを学習させるには、ラベル付けされた学習データを入力層に書き込む必要があります。ネットワークは重みとバイアスにしたがって、可変量の隠れ層を通してデータを伝搬させる。

最後に、データは出力層に到達する。最も高い値を持つ出力ニューロンが、ネットワークの予測値となる。予測が正しいかどうかに応じて、AIは個々の重みとバイアスをすべて調整する。こうして予測はますます正確になり、ネットワークが学習していることを意味します。

をご覧ください。 YouTube動画 をご覧いただき、ご自身のAIをトレーニングしてみてはいかがでしょうか。

AIアプリケーション

それでは、AIの応用例をいくつか見てみましょう。人工知能は十分な時間と計算能力さえあれば 何でもできると言うことができます。

AIは画像を認識し、人間の言葉を理解することができます。私たちはアレクサやSiriのようなものを知っています。

もしあなたが、ホームオートメーション、コンピュータビジョン、自然言語処理など、独自のAIを構築したいのであれば、私たちはあなたのために特別なものを用意しています。

当社の新しい AIYメーカーキット には、機械学習プロジェクトに必要なものがすべて含まれています。

8GBのRAMを搭載したRaspberry Pi 4とGoogle Coral USBアクセラレータを組み合わせれば、どんなものでも作ることができる。自動ドッグドアやホームアシスタントを考えてみよう。顔検出機能付きロックやリアルタイム翻訳デバイスを作ることもできる。