【図解】コレ一枚で分かる「人工知能」と「機械学習」の違い

「人工知能」と「機械学習」は、はっきりと区別されないままに曖昧に使われていることがあります。ここでは、この両者について、その違いや関係について整理します。

人工知能

1956年、米国のダートマスに研究者たちが集まり、「やがて人間の知能は機械でシミュレーションできるようになる」との考えを提唱、これを"Artificial Intelligence（人工知能／AI）" と名付けました。しかし、AIという言葉の定義が厳密におこなったわけではなく、研究者ごとに様々に解釈され、それぞれに異なるアプローチで研究が進められることになります。

そのひとつは、「AIの目的は、人間の知能の仕組みを理解するためにコンピューターを活用しよう」というものでした。つまり、人間の脳で行われている知的活動の仕組みを解明し、その仕組みのとおりにコンピューター上のソフトウェアで再現しようというわけです。

もうひとつは、「AIの目的は"知的"なことができるソフトウェアを作ろう」というものでした。そのためには、手段として人間の脳の仕組みとは違ってもよいので、とにかく利用者から知的だと思ってもらえるソフトウェアを実現し、利用者の知的作業を支援したり代替したりできるようにしようというのです。

前者は「強いAI」、後者は「弱いAI」と呼ばれることがあります。実際には、この２つのアプローチが互いに影響を与えながら発展を続けています。

AIが取り組もうとしている分野は多岐にわたっています。人工知能学会の説明には、次の18の分野が紹介されています。

遺伝アルゴリズム、エキスパートシステム、音声認識、画像認識、感性処理、機械学習、ゲーム、自然言語処理、情報検索、推論、探索、知識表現、データマイニング、ニューラルネット、ヒューマンインターフェース、プランニング、マルチエージェント、ロボット

機械学習

機械学習（Machine Learning／ML）も、そんな人工知能研究のひとつの分野とされ、人間が日常行っている「学習」と同様のことをコンピューターで実現しようとする技術や手法のこととされています。

本来「学習」とは、人間が体験や伝え聞いた情報などにより知識を蓄えることです。工学的にはコンピューターが最適な答え得るために人間がその方法を教えるのではなく、コンピューター（のソフトウェア）が、自ら試行錯誤を繰り返し、その結果を検証しながらよりよい方法を見つけ出して行く仕組みのことを言います。

かつて人工知能（と称していたもの）は、最適な答えを得るためのルールを人間が全て教える必要がありました。教えるべきルールは膨大です。また、何をどのようにルールにするのかを決めるのも、記述するルールも個人の知識の範囲に留まってしまいます。「ルールベース」と言われるこの方法は、やがて限界に突き当たりました。

そこに登場したのが「機械学習」です。「機械学習」は、コンピューターが大量のデータを分析し、そこからそのデータに潜んでいる規則性や相互関係、答えを導くためのルールを見つけ出してくれる仕組みです。

そんな機械学習の中でも昨今特に注目されているのが、「ディープラーニング（Deep Learning：深層学習）」です。この技術は、脳科学の研究成果を踏まえ、人間が脳の中で行っている学習の仕組みを参考に作られた機械学習のアルゴリズム（計算や問題を解決するための手順や方式）です。

【参考】機械学習やディープラーニングが注目されるようになった背景につきましては、こちらに詳しく書きましたので合わせてご覧下さい。

開催！ITソリューション塾・関西（グランフロント大阪タワーA）

詳細は、こちらにてご覧下さい。

＊定員に達しました締め切りとなります。もし、まだ決定ではないけれど、ご参加のご意向がありましたら、まずはメールにてお知らせください。参加枠を確保させて頂きます。

【最新版】最新のITトレンドとビジネス戦略【2016年7月版】

＊＊＊　全て無償にて閲覧頂けます　＊＊＊

最新版【2016年7月】をリリースいたしました。

【インフラ&プラットフォーム編】（294ページ）

クラウドを知る上で役に立つ基礎知識を追加しました。

まずは、どのような内容かご覧頂ければ幸いです。