【図解】コレ１枚で分かるルールベースと機械学習
人工知能研究の歴史をたどれば、「ルールベース」と「機械学習」という大きな２つのアプローチがあったことが分かります。
ルールベース
オンライン・ショップで「こちらの商品もいかがですか？」と表示されることがあります。これは、「レコメンデーション（推奨）」機能と呼ばれています。
この機能は、オンライン・ショップの担当者が「Aと言う商品とBという商品は関連があるから、Aを買った人は、Bも買う確率が高い」と考え、「Aを検索した人にBを薦める」というルールを予め登録しておくことで実現できます。このようなルールをたくさん用意しておけば、いろいろな商品に対してレコメンデーションできるようになります。このようなアプローチが「ルールベース」です。
レコメンデーションに限らず、問題解決に必要な知識を「どのような条件が成り立つとき何をすべきか」という観点で整理しておくと、様々な問題解決に対応させることができます。
if 条件 then アクションまたは状態 else 別のアクションまたは状態 ・・・
モノやコトを解釈し、説明するためのこのようなルールを用意しておくことで、問題解決や推論といった知的な処理を機械に行わせようというのです。
ただ、知識は常に増え続けますし解釈の仕方も多様です。これを全て人間がルールに起こして記述することは容易なことではありません。結局は、このアプローチは、ある機械についての故障診断、ある保険の契約ルールの確認といった説明すべきルールが限られている場合では実用化されましたが、「知的な処理」を実現するための汎用的な方法としては実用化されることはありませんでした。
機械学習
「ルールベース」では、ルールを人が登録します。しかし、Aを買う人はBも買う確率が高いというのは、担当者の思い込みかもしれません。実はCを買う人の割合のほうが、もっと高いかも知れません。そこで、このルールを、データを解析することで見つけ出そうというのが「機械学習」の考え方です。
例えば、オンライン・ショップの過去の取引データを解析して、AとBを一緒に買った人の割合とAとCを一緒に買った人の割合を比較し、割合の高い方を推奨すれば、レコメンデーションの効果も上がります。このような関係や規則性を、データを分析し、そこに潜むルールやパターンを見つけ出そうというのです。
このやり方は、レコメンデーション以外にも使われています。例えば、機械翻訳の場合、日英仏の同じ文書を機械に読み込ませ、「私は貴方を愛しています。」、「I love you.」、「Je t'aime.」が同時に出てくる確率が統計的に高いことを割り出し、これらは同じ意味と考えてもいいだろうと解釈する手法です。本当に意味を解釈しているとは言えませんが、実用性は高く、論文試験の評価、医療における診断、訴訟文書の分析など様々な分野で実用化されています。
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