【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」の区別が曖昧なままに使われていることがある。この両者の違いや関係について整理しておこう。

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る。

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を活用しよう」というものだった。つまり、人間の脳で行われている知的活動の仕組み解明し、その仕組みのとおりにコンピュータ上のソフトウェアで再現しようというわけだ。

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」というものだった。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だ。

前者は「強いAI」、後者は「弱いAI」と呼ばれる。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る。

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

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）は、上記「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で実行しようという技術や手法のこと。

本来「学習」とは、人間が体験や伝え聞いた情報により、そこから関係性や規則性を見つけ、区分や分類、判断のルールを見つけ出すことを言う。「機械学習」はこの過程をコンピュータ（のソフトウェア）で、実現しようとするものだ。つまり、コンピュータがデータを分析し、そのデータに潜んでいる規則性や関係性を見つけ出し、ルールを生成してくれる。

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）」だ。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）のひとつである。

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