今最も知名度が高く、多くのプログラミング初学者に選ばれている言語がPythonです。

ここ数年でPythonが人気になったのは、人工知能分野のテクノロジーが急激に伸び、実践的な技術であるとして様々な業界から注目を集めているからと考えられています。

しかしながら、Pythonは何も人工知能に特化した言語というわけではなく、他にも様々な用途に使われているプログラミング言語です。

今回はそんなPythonがどのような言語なのか、そしてどのようにして人工知能を構築していけば良いのかについて、ご紹介していきます。

AI（人工知能）を作れるPythonはどんな言語？

人工知能の作り方について知っていく前に、まずはPythonがどのような言語かを簡単に理解しておきましょう。

Pythonはプログラミング初心者からプロフェッショナルまで、幅広い層に利用されている言語です。

多くのアプリやWebサービス開発に活用されてきたこともあって、そのユーザーやコミュニティの規模も大きいため、Pythonは人工知能分野においても活躍が期待されています。

得意なこと

Pythonは元々、少しでも多くの人がプログラミングに参画できるように誕生した、教育プロジェクトの過程で誕生したという経歴を持っています。

当時、難解でもエンジニアの間ではポピュラーであったBASIC言語よりも簡単で、それの代替となるような言語の開発の成果として生まれたのがPythonでした。

Pythonは言語処理が簡単であることも相まって、その処理速度が非常に高速である点は常に評価され続けています。

プログラミングは、複雑になればなるほどその処理に時間がかかってしまうため、思うようにユーザーへサービスを提供できないというトラブルも日常茶飯事です。

しかしPythonは、まず軽量で扱いやすいプログラミング言語として設計されているため、こういったスピードの問題が取りざたされることも少ないのです。

バグも少なく、多少のエラーは無視して実行させることもできるので、従来の言語のように一言一句が正確でなければ全く動作しない、というケースは少ないでしょう。

また、統計解析の現場でもPythonが頻繁に使われている様子が伺えます。

統計にはRのような専用言語もいくつか存在しますが、別のプロジェクトでも頻繁に使われ、かつライブラリなどとの互換性も高いことから、好んで使用されつつある言語です。

苦手なこと

ハード・ソフトウェア開発の現場でも使われるPythonですが、OSのようにミドルウェアの開発にはあまり使われていない印象があります。

ミドルウェアの開発を問わず、あらゆることをハイエンドレベルのクオリティまで高めたいと考える場合、古典的なC言語が最適とされています。

Pythonは便利ですが、物によっては別の言語で扱ったほうが都合が良いということもあります。

プロらしく、綿密に一字のバグやエラーも見逃さないというのであればC、それよりも実際にものを作ってしまうのを優先する場合は、Pythonの運用がオススメです。

AI（人工知能）の仕組み

次に、人工知能の仕組みについて見ていきましょう。

人工知能は従来のプログラムとは違い、主体的に答えを導けるという点が特徴ですが、これはそもそもどういったことなのでしょうか。

機械学習が不可欠

人工知能を下支えしているのは、何よりも機械学習というプロセスです。

機械学習は、人間でいう反復学習に当たります。

大量のデータをひたすらコンピューターにインプットさせ、そこから人工知能が自ら課題を解決するための答えを得るというもので、非常に人間的なソリューションが行われています。

ただ、人間とは違って、コンピューターはこの反復学習を独自の視点から行います。

ここでどのようにしてコンピューターが最適解を発見しているかについては、人間が知ることはできません。

ただ、目的に応じたデータをひたすらにインプットすればするほど、求めている答えを出してくれるプログラムに近づいてくれます。

また、人間とは違い、一度学んだことは決して忘れてしまったり、うっかり見逃してしまうことはありません。

リンゴとミカンの区別をつけるのがその人工知能に与えられた課題であるなら、間違いなくその人工知能はインプット量に比例してその精度を高めていってくれるので、うっかりその区別を間違えてしまうということはないのです。

ミスが起こるとすれば、それはこれまでインプットしたデータに前例がなかったケースのみでしょう。

例えば赤いミカンやオレンジ色のリンゴが現れた際、色を中心に判別していた人工知能は異常をはじき出すかもしれませんし、形状を中心に判別していた人工知能ならうまく色違いの果物も処理してくれるかもしれません。

何れにせよ、人間の場合は単純作業が続いたり、仕事が慣れてくるとミスや見落としが増えるものですが、人工知能にはそういった概念がないので、人間よりもその分野においてははるかに高いパフォーマンスを発揮してくれる可能性が高いのです。

イメージよりも身近な存在

また、人工知能は私たちの生活に広く普及しつつあるテクノロジーでもあります。

いわゆる映画や物語の世界で描かれるAIは、人間と同じか、それを超越した存在のように扱われることも少なくないのですが、現在普及が始まっているAIはそこまで高度なものではありません。

上で紹介したように、私たちにとって身近な人工知能は、人間を超えるような万能の存在ではなく、特定のタスクにのみ高度な能力を発揮するというものです。

例えば人の顔を見分けるものであったり、食品の衛生管理を映像や記録から自動で行ってくれたり、スパムメールを見分けたり、自動でテキストチャットで応対ができたりといったものです。

日常生活で、毎日同じルーティンで面倒に感じている仕事や作業があれば、それは人工知能で自動化させられる可能性を秘めています。

PythonがAI（人工知能）を作るのに最適な理由

次に、人工知能の分野においてPythonが頻繁に使われている理由について見ていきましょう。

汎用性が高い

１つには、やはりPythonの汎用性の高さがあります。

Pythonは誰にでも使いやすいプログラミング言語として作られた経緯もあってか、ジャンルを問わず様々なプロダクトの開発に採用されている言語です。

そのため元々のPythonユーザーも多く、情報も多く世間に出回っているため、人工知能を組み立てるに当たっても、これまでの経験やネットにあふれている知識を応用して組み立てていくことができるというわけです。

また、人工知能の豊富な使用用途にも適しており、どのような人工知能を組み立てるにしても、Pythonであればデータ処理に強く、サービスとして一般に提供するのにも困らないので、開発した後も扱いやすいのが特徴です。

教材が豊富

また、それだけユーザーと情報、そしてコミュニティが整っているということは、初心者にとっても優しい言語であると言えます。

プログラミングの最大の難点はとっつきにくさにありますが、Pythonは中でもトップクラスに扱いやすく、かつあらゆる方向でも活躍できる言語の１つです。

たとえ人工知能作りに嫌気がさしてしまっても、そのほかのWebサービスやアプリ開発にも知識を生かせるため、努力が無駄になってしまう心配もありません。

PythonでのAI(人工知能)の作り方

それでは実際に人工知能を作るためにはどうすれば良いのかを、簡単にその工程を見ていきましょう。

人工知能ができるまで

初心者でも作ることのできる人工知能については、個人ブログの「すなぶろ」にて公開されている「Python初心者に送る『人工知能の作り方』」というものが非常にわかりやすかったため、こちらを参考に見ていきます。

この記事では、AIのテキストチャットボットの下地をいかにして作るかということが紹介されており、この通りに進めていくことで実際に人工知能を生み出すことができます。

はじめに組み立てていく人工知能を保存するためのディレクトリを作ったら、あとは適切な会話が成立するよう、ひたすらにコーディングと検証を行っていきます。

人工知能と会話するための仕組みづくり

記事によると、まずはAIと会話するため、こちらの入力に対して応答できるようなフレームワークを構築しています。

入力に対する返事はまさにワンパターンですが、コンピューターとの会話の第一歩はこのようなものです。

そして、次に入力に対して自動的に応答を生成するコードを追加し、少しづつ人間的な会話ができるように機能が追加されていきます。

こちらの入力した言葉がどのような言葉で、それはAIが理解できる言葉なのか、それとも知らない言葉なのかによって、返答にバリエーションが出てくるというものです。

このように、人工知能は少しづつ条件付けを加えていくことで、人間らしく、バリエーション豊かな会話ができるようになっていきます。

詳しいコーディングについては、ぜひ本記事の方を参考にしてみてください。

まとめ：AI（人工知能）の作り方を知り、開発するにはPython！

多くの人がPythonを用いてプログラミングに勤しんでいるのは、決してただなんとなく長いものに巻かれているわけではありません。

Pythonには多くの人に使われるだけの優れたポテンシャルと、人工知能に適した条件が揃っているためです。

今や「人工知能の作り方」という手引きもネットでいくらでも見ることができる以上、まずはその効果のほどを実際に作って体験してみるのが良いのではないでしょうか。

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