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4つのレベル
STEP
レベル１/シンプルな制御プログラム
- 入力に応じ、あらかじめ決められたルールに忠実に、出力するプログラム
- ルールベース型AIのうち、最もベーシック
- 例：エアコン温度調整の自動化、AI洗濯機の洗剤投入や水量調整の自動化、単純なモニタリング
STEP
レベル２/古典的な人工知能
- 「探索・推論・知識DB」を利用したAI
- ルールベース型AIのうち、少し複雑な処理と判断ができる
- 特定分野に限定すると、高い性能を発揮する
- 例：お掃除ロボット
STEP
レベル３/機械学習＋人工知能
- 機械学習を取り入れ、大量な学習データの分析を通じ、入力と出力を行うAI
- 「汎用的なパターンと法則」を見出す
- 学習モデルに基づき、新しい入力に対する出力を行う
STEP
レベル４/ディープラーニング＋人工知能
- ディープラーニングを取り入れたAI
- 「特徴量をデータから自動的に見出す」
- 非構造化データを対象とするタスクに高い性能を出すことができる（顔認識、機械翻訳など）
- 「AI効果」→人間がAIの仕組みを知ると、”知能ではなく、ただの自動化システムに過ぎない”と思う心理状態のこと
