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人工知能(AI)の定義とは?【入門者向けにわかりやすく解説】

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Kredo編集部
公開日:2023.04.20
更新日:2023.04.20
AI・テクノロジー |
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昨今、人工知能(AI)という言葉をニュースやインターネットで耳にする機会が増えてきています。

そこで本記事では、人工知能について知りたい入門者の方に向けて、

                    

  1. 人工知能の定義
  2. 人工知能が使われている場面
  3. 人工知能の種類
  4. 人工知能に関する概念
  5. 人工知能は仕事を奪うのか

について解説します。

この記事を読めば、人工知能の概要もバッチリです。

人工知能についてしっかりと理解しましょう。

記事のもくじ

  • 人工知能(AI)の定義とは?
  • 人工知能(AI)が使われている場面とは?
    • 1.ロボット
    • 2.自動運転
    • 3.ゲーム
    • 4.医療
  • 人工知能(AI)の定義に基づく種類
    • 1.特化型人工知能
    • 2.汎用型人工知能
    • 3.弱いAI
    • 4.強いAI
  • 人工知能(AI)の定義に基づく概念
    • 1.機械学習
    • 2.ニューラルネットワーク
    • 3.ディープラーニング
    • 4.シンギュラリティ
  • 人工知能(AI)の定義の浸透・発展で仕事は奪われるのか?
    • 人工知能によって奪われると考えられる仕事
    • 人工知能によって奪われる可能性が低い仕事
    • 人工知能によって新たに生まれる仕事
  • 人工知能(AI)の定義とは?のまとめ

人工知能(AI)の定義とは?

人工知能は英語に訳すとArtificial Intelligenceで、人工知能学会は、

実は,「人工知能とは何か」という問いに対する答えは,単純ではない.人工知能の専門家の間でも,大きな議論があり,それだけで1 冊の本となってしまうほど,見解の異なるものである.そのような中で,共通する部分を引き出して,一言でまとめると,「人間と同じ知的作業をする機械を工学的に実現する技術」といえるだろう.

(引用元:一般社団法人 人工知能学会)

と人工知能を定義しています。

このように人工知能を厳密に定義することは難しいのですが「人工知能はどのような場面で使われているのか」「人工知能にはどのようなものがあるのか」など、具体的な側面を見れば人工知能に対する理解が深まるでしょう。

人工知能(AI)が使われている場面とは?

実は人工知能は仕事から娯楽まで、幅広い場面で使用されています。

人工知能が使われる具体的な場面は主に、

  1. ロボット
  2. 自動運転
  3. ゲーム
  4. 医療

などです。

人工知能がそれぞれの場面でどのように活用されているのか、見ていきましょう。

1.ロボット

近年では、人工知能が搭載されたロボットが開発されています。

人工知能が搭載されたロボットは市販でも販売されており、身近なものの例としてタカラトミーのCOZMOがあります。

COZMOには「物を運ぶ」「顔を認識する」「状況に応じて表情を変える」などの動作が可能で、人工知能が搭載されているだけあって機能性は高めです。

26,980円(税抜/2019年11月現在)で販売されており、人工知能が搭載されたロボットの中では購入しやすいです。

人工知能搭載のロボットがどのようなものなのかを確かめたい方は、購入してみてはいかがでしょうか。

2.自動運転

「自動運転」というワードをニュースなどで聞いたことがある方もいるかと思いますが、自動運転が可能な車にも人工知能が搭載されているのです。

自動運転可能な自動車を開発している企業の一つに、Waymoがあります。

Waymoの自動運転車は人工知能を搭載しており、アクセルやハンドル、ブレーキのコントロールは人工知能が行います。

Waymoなどの自動運転車は、タクシードライバーの不足問題を解消させると期待されているのです。

3.ゲーム

「人工知能がプロの将棋棋士に勝った」というニュースを聞いたことがある方もいるでしょう。

このように人工知能は、将棋などのゲームでも用いられているのです。

将棋の人工知能は、膨大な量の人間の対局データを学習することによって、将棋のやり方を身につけていきます。

対局データを学習した結果、現在では将棋の人工知能がプロの棋士に勝つほどの実力を身につけ、逆に人間が将棋の人工知能から将棋の学習をすることも。

将棋の人工知能を活用することによって、将棋の実力を上げることも可能な時代となっているのです。

また将棋以外でも、テレビゲームなどにも人工知能は用いられています。

4.医療

人工知能は、医療の場面でも活用されると期待されています。

現在の日本では高齢化が加速しているので、高齢化による病気の予防や治療が課題となっています。

これからも高齢者は増え続ける一方なので、医療においては効率的な業務が求められているのです。

人工知能を活用すれば、

  1. 医療データの学習に基づく病気の診断・治療
  2. 事務作業の効率化
  3. 病気の早期発見
  4. 労働時間の短縮化

などが見込めると期待されています。

ただ医療は命を扱う業務なので、人工知能が医療ミスなどを犯した場合の責任をどのように考えるかなど、医療現場に人工知能を導入するのには課題があります。

人工知能(AI)の定義に基づく種類

人工知能と言っても、人工知能には様々な種類があります。

今回紹介する人工知能は、

  1. 特化型人工知能
  2. 汎用型人工知能
  3. 弱いAI
  4. 強いAI

の4種類です。

それぞれの人工知能の特徴について理解していきましょう。

1.特化型人工知能

特化型人工知能とは、特定の業務や作業を遂行するための人工知能です。

特化型人工知能ができる主なこととしては、

  1. 画像・音声認識
  2. 自然言語処理

などがあげられます。

上記で紹介した将棋の人工知能も特化型人工知能の一つで、将棋の打ち方のパターンを学習し、対局するのが得意です。

他の例としては、手書きの文章を解析して電子データに変換する人工知能も存在します。

特定の業務や作業が得意な特化型人工知能ですが、それは一方でデメリットにもなるのです。

特化型人工知能は、特定の分野以外のことを行うのは苦手です。

したがって例えば、将棋が打てたとしても、オセロをすることはできません。

2.汎用型人工知能

汎用型人工知能は、人間と同様に様々な業務や作業を遂行できる人工知能です。

漫画のキャラクターで言えば、ドラえもんが汎用型人工知能に該当します。

特定の業務を行ったり、想定外の事態に対応することになったりしても、汎用型人工知能は柔軟に対応できます。

このように、汎用型人工知能は応用力に優れているのです。

しかし汎用型人工知能を開発することは、特化型人工知能を開発することよりも難しく、実用化にはまだ至っていません。

汎用型人工知能は人間の脳と同じように働くと考えられていますが、人間の脳の働きを再現することには課題があります。

3.弱いAI

弱いAIとは、人間が持っている全認知能力を持たず、与えられた業務を自動的に遂行するAIです。

人間のようにあらゆる作業や思考はできませんが、限られた処理だけ遂行します。

上記で紹介した特化型人工知能は、弱いAIに分類されます。

4.強いAI

強いAIとは、人間と同じように自我を持ち、全認知能力を備えているAIです。

AIの中ではかなり人間に近く、あらゆる状況に対しても過去のデータや経験を生かして問題を解決します。

汎用型人工知能は、強いAIに分類されます。

人工知能(AI)の定義に基づく概念

人工知能についてより詳しく知りたいのであれば、人工知能に関する概念もしっかりと押さえておく必要があります。

今回紹介する人工知能に関する概念は、

  1. 機械学習
  2. ディープラーニング
  3. ニューラルネットワーク
  4. シンギュラリティ

の4つです。

1.機械学習

機械学習とは、機械(コンピューター)がデータを用いて学習することです。

機械学習は単なるデータのインプットとは異なり、コンピューターが自ら学習を進めるのが特徴です。

したがってコンピューターに対してデータを渡さなくても、自分で判断して学習を進められます。

データを自ら学習したコンピューターは、学んだ事柄を活用して法則性を導き出したり、将来を予測したりできます。

2.ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを機械で再現したものです。

人間の脳はニューロンという神経細胞のネットワークで作られており、それと同様にニューラルネットワークは人工ニューロンを用いて作られています。

ニューラルネットワークには、

  1. 入力層
  2. 出力層
  3. 中間層(隠れ層)

と呼ばれる層があり、入力層から入ってきた情報が出力層で適切な形として出てくるように、中間層で「重みづけ」という作業を行って調整がなされます。

かつては重みづけという作業が困難でしたが、重みづけを自分で学習できるパーセプトロンというニューラルネットワークの一種が作られると、情報処理がスムーズにできるようになりました。

3.ディープラーニング

ディープラーニング(深層学習)とは機械学習の一つです。

従来の機械学習では、人間側でデータに特徴をつけて学習させる必要がありました。

しかしディープラーニングは「学習したデータに自分で特徴をつけられる」という点で従来の機械学習とは異なります。

例えば人工知能に車を認識させたい場合、従来の機械学習の場合だと車の特徴も学習させる必要がありましたが、ディープラーニングを用いれば車の写真を学習すれば自ら車の特徴を導き出せます。

したがって、人工知能が自ら学習したものとは違う車を見たとしても、ディープラーニングは車として認識ができるのです。

このように、ディープラーニングではより精度の高い学習が可能になります。

4.シンギュラリティ

シンギュラリティ(技術的特異点)とは、人工知能が人間を超えて発達し、社会が変化するスピードが早くなることを指します。

人間を超える人工知能が出現するので、私達の生活にも大きな影響を及ぼす可能性があります。

シンギュラリティが実際に起こるかどうかはまだわかりませんが、2045年までにはシンギュラリティが発生する説を唱えている専門家もいるほどです。

人工知能(AI)の定義の浸透・発展で仕事は奪われるのか?

ニュースや人工知能に関する書籍の中には「人工知能(AI)が私達の仕事を奪うかもしれない」と述べているものもあります。

人工知能に関するニュースや書籍を読んで、

少年

人工知能のせいで職を失ったらどうしよう…

と将来に不安を感じている方もいるでしょう。

しかし人工知能が私達の仕事を全面的に奪うというわけではなく、

  1. 人工知能によって奪われると考えられる仕事
  2. 人工知能によって奪われる可能性が低い仕事
  3. 人工知能によって新たに生まれる仕事

の3種類があります。

人工知能と仕事の関係を知っておけば、これからのキャリアを考えるヒントになります。

人工知能とどのように向き合っていけばいいか、考えてみましょう。

人工知能によって奪われると考えられる仕事

前提として人工知能は、

  1. 計算
  2. 単純労働
  3. データの取り扱い
  4. 機械操作
  5. 文字入力

などが得意です。

したがって以下に挙げられる仕事は人工知能も遂行可能だと考えられます。

  1. 事務員
  2. 倉庫作業員
  3. 工場作業員
  4. ドライバー
  5. レジスタッフ
  6. 会計士
  7. マンション管理人

人工知能によって奪われる可能性が低い仕事

逆に人工知能によって奪われる可能性が低い仕事には、以下の共通点があります。

  1. クリエイティブ
  2. コミュニケーションが必要
  3. 複雑な思考を要する

したがって以下に挙げられる仕事は人工知能によって奪われにくいと考えられます。

  1. アーティスト
  2. デザイナー
  3. 俳優
  4. 弁護士
  5. 教師
  6. 経営コンサルタント
  7. カウンセラー
  8. プロデューサー
  9. 医師
  10. 研究者

人工知能によって新たに生まれる仕事

そしてむしろ、人工知能のおかげで新たに生まれる仕事もあります。

それは、人工知能を扱う仕事です。

人工知能によって新たに生まれる仕事には、以下のものが挙げられます。

  • AIエンジニア
  • AIプロデューサー
  • ロボットアドバイザー
  • データサイエンティスト

人工知能(AI)の定義とは?のまとめ

今回は人工知能について知りたい入門者の方に向けて、人工知能の特徴などについて解説しました。

人工知能はどのようなものなのかについて、概要を理解できたかと思います。

これからも人工知能の研究・開発は進んでいくので、いずれ人工知能が私達の生活に大きな影響を及ぼすかもしれません。

人工知能を上手く付き合っていくためにも、これからも人工知能について勉強していくことをおすすめします。

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