人口知能について。
目次
AI・ディープラーニングの全体像
- 人工知能
- 機械学習
- ディープラーニングの基本・応用
- ディープラーニングの研究
- AIプロジェクト
- AI社会実装に伴う法律・倫理
人工知能の定義
- 人工知能＝AI＝Artifical Intelligence
- 絶対的定義は定められていない
- 人間が持つ知的な情報処理能力を機械に持たせること
- 入力（周囲状況）によって出力（行動）を変える能力を持つ機械
- 初の定義→1956年「ダートマス会議」（ジョン・マッカーシー）
：知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作るための科学技術
→マービン・ビンスキーらも、AI研究に関連する学問分野で発表
→学術分野の一つとして正式に認められる
人工知能とルールベース・機械学習
| 人工知能 | ルールベース | ルールに従って判断 |
|---|---|---|
| 機械学習（Machine Learning） | 学習データから自動的に情報を整理し、法則性を見つけて判断 |
- 機械学習（アーサー・サミュエルが開発）
→明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野
ルールベース
機械学習
機械学習
- 「学習」→人間らしい振る舞いに関する判断基準の最適値を自動的に見出すこと
- ルールベースとは異なり、人が判断基準をシステムに教える必要はなく、計算機の内部で、学習データに基づき計算モデルを回し、ふさわしい答えを自動的に見つける
- インターネットの進展→ビッグデータの活用→ネット広告の効果向上
- コンピュータ：入力データを受け取る→モデルを学習させる→学習済みモデルを使い計算結果を出力
- 「特徴量+正解データ」（正しい予測結果の手本）を学習し、特徴量と正解を関連づける法則を見つけ出してもらう→「学習済みモデル」
- テストデータを用い、学習済みモデルの精度を検証する
- 精度不足の場合、データ収集方法・学習用データの再構成・モデルの種類・詳細設定の変更などを再検討・修正
