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人工知能とは

人工知能という言葉が初めて登場したのは、1956年に行われたダートマス会議です。

この会議では、コンピュータに知的な情報処理をさせるため議論が交わされました。

それから半世紀以上が経過した現在、人工知能はどう定義されているのでしょうか。

人工知能の定義

人工知能の定義は、かんたんではありません。

まず「人工」という言葉からは、人間と機械を分ける基準は何であるのか、という問いが生まれます。

また「知能」という言葉には、何をもって知能といえるのか、という問いを投げかけることができるでしょう。

これら２つの問いに答えられなければ、人工知能の定義はできないのです。

事実、第一線で活躍している研究者でさえさまざまな答えを出しており、具体的には定まっていないのが現状です。

そのため、大まかに「人間と同じような知的処理を行うことのできる技術や機械」と定義付けたうえで、用途によってその都度、さまざまな用語を学んでいくのがよいでしょう。

人工知能の定義は困難ですが、いくつかに分類することは可能です。

そのうちの１つは、哲学者のジョン・サールによる「強い人工知能」と「弱い人工知能」という分類で、人工知能の認知的状態に着目しています。

強い人工知能とは、知能そのものを模倣することで、人間と同じような認知的状態を持った機械のことです。

ドラえもんや鉄腕アトムといったマンガ作品のキャラクターを思い浮かべるとわかりやすいでしょう。

圧倒的な計算能力によって機械が人間を超えてしまう、いわゆる「シンギュラリティ」をもたらすと言われているのも、強い人工知能です。

一方の弱い人工知能とは、人間の（知能に基づく）行動を模倣することで、人間の能力の一部を代替できる機械のことです。

こちらは、将棋を指すコンピュータのほか、画像認識などをイメージするとわかりやすいでしょう。

これらの人工知能は知的に振る舞っているように見えますが、人工知能自体が自己の存在について何らかの認知を持っているわけではありません。

強い人工知能と弱い人工知能

２つ目は、「汎用人工知能」と「特化型人工知能」という分類で、これは対象となる分野に着目しています。

まず、汎用人工知能はその名の通り対象となる分野が広く、設計時には想定されていない状況でも対処できます。

これに対して特化型人工知能は、限定的な状況・目的においてのみ知的な振る舞いを見せるものです。

現在実現している人工知能は、ほぼすべてが特定のタスクのみに特化しているため、特化型人工知能といえるでしょう。

iRobot社のルンバなどは、掃除に特化した特化型人工知能の代表例です。

仮に掃除だけでなく、料理も子育てもできるようなヘルパーとしてのロボットが開発されれば、汎用人工知能に分類されます。

今回の分類は、知能そのものではなく対象となる分野に着目している点で「強い人工知能と弱い人工知能」の分類とは異なります。

ただし、分類の結果自体はほぼ変わらないと考えてよいでしょう。

人工知能の発展段階に着目した分類

３つ目は「人工知能の発展段階」に着目した分類です。

もっとも低い段階であるレベル1は、単純な制御プログラムのことで、制御工学やシステムエ学と呼ばれる技術を、家電などのマーケティングのために人工知能と呼んでいるに過ぎません。

レベル２は、古典的な人工知能です。

入力と出力の組み合わせの数が多いため、レベル1よりも複雑な問いに答えられますが、知識の枠組みの外にある問いには答えられません。

レベル３が、主に機械学習を取り入れた人工知能です。

検索エンジンなどに使われており、データをもとに、ルールや知識を自ら学習していく点が特徴です。

そしてレベル４は、主にディープラーニングを取り入れた人工知能です。

機械学習では通常、データの特徴をよく表す「特徴量」の導出方法を前もって組み込む必要がありますが、ディープラーニングではデータを読み込むだけで特徴量の抽出を行ってくれます。

機械学習とは人工知能の分類の1つで、効率的かつ効果的にコンピュータが学習を行うための理論体系を指します。

適切な処理を行えば、入力されたデータをもとに数値を予測したり最適化したりできるため、さまざまな分野で活用されています。