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【図解】コレ1枚でわかる「弱いAI」と「強いAI」 *改訂版*

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機械は人が操作するか、手順を教えてその通り動かすものでした。しかし、「人工知能(AI: Artificial Intelligence)」は、自ら学習し、状況を把握し、推論して判断できる能力を機械に与えます。

人工知能には、「人間のような知的処理の実現」と「人間と同等の知能の実現」の2つのアプローチがあります。

前者は「弱いAI」とも呼ばれ、人間の脳で行う処理のしくみにかかわらず、結果として人間が行う知的処理ができるようになることを目指します。例えば、馬のように走りたいからといって、馬をつくるのではなく、自動車を作ろうという考え方です。

これに対して、後者は、知能そのものをもつ機械を作る取り組みで、「強いAI」とも呼ばれ、脳科学や神経科学の研究成果を取り入れながら、人間の脳機能と同等の汎用的な知的処理ができるようになることを目指します。

「弱いAI」は、あらかじめ「ルール」をたくさん用意しておく「ルールベース」が始まりでした。外国語翻訳者や医者、弁護士といった専門家のノウハウをルール化して組み入れた「エキスパート・システム」が実用化されています。ただ、ルールを人が作り登録しなければなりません。そのため多大な手間がかかり、また様々な知的活動を全て人間がルール化するには限界があり、結果として普及しませんでした。

この状況を変えたのが、「機械学習」です。ビッグデータを統計的に解析して、「日本の首都」と「東京」の関係を見つけ出し、「日本の首都が東京である確率は99%」といった確率に基づき、「日本の首都は東京である」という推論を自動的におこないます。一方で、「変なヤツ」という表現が、嫌悪の意味なのか親しさの表明なのかといった文脈に即した意味は解釈できず限界もあります。

「強いAI」は、人の脳の仕組みを模倣して、機械に人のように学習させ考えさせようというものです。神経細胞(ニューロン)のつながりをモデルにするため、「ニューラル・ネットワーク」と呼ばれています。これを使えば、人がルールを教える必要はありません。例えば、ネコと人間が映っている画像を大量に見せることで、両者の特徴を自分で学習し、両者の違いを区別できるようにしようといったことが実現できます。

現状では、前者の実用化が先んじていますが、後者の研究も急速に進んでおり、両者ともに、実用レベルでの適用範囲が拡大するものと期待されています。

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  • 先進技術編のドキュメントが大幅に追加されたため、「IoT」と「人工知能とロボット」の2つのファイルに分割しました。
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「IoT」と「人工知能とロボット」のプレゼンテーションを分割しました。
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【更新】モノのサービス化 p.29-30
【新規】コンテンツ・ビジネスの覇権 p.31
【新規】ガソリン自動車と電気自動車 p.32
【更新】ITビジネス・レイヤ p.49
【新規】インダストリアル・インターネットとインダストリー4.0 p83-84
人工知能(92ページ)
【新規】統計確率的機械学習とディープラーニング p.25
【新規】人工知能とは p.31
【新規】人工知能の得意分野と不得意分野 p.47
【新規】自動運転の定義 p.69

【基本編】(104ページ)
【新規】アジャイル・ソフトウエア宣言 p.59
【新規】アジャイル・ソフトウエア宣言の背後にある原則 p.60
【新規+改訂】DevOpsとは何か? p.66-69
【新規】DevOpsとコンテナ管理ソフトウエア p.74-77
【新規】マイクロサービス p.78
【新規】オーケストレーションとコレグラフィ p.79
【新規】AWS Lambda p.80
【新規】サーバーレスとサーバーレス・アーキテクチャ p.81

【ビジネス戦略編】(98ページ)
【新規】デジタルトランスフォーメーションの進化 p.7
新刊書籍「未来を味方にする技術」紹介 p.91

【テクノロジー・トピックス編】(49ページ)
【新設】FPGAについて新しい章を作り、解説を追加しました。 p.39-48

【ITの歴史と最新のトレンド編】(13ページ)
変更はありません。

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