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【図解】コレ1枚でわかる人工知能の4レベル

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レベル1:単純制御

予め定められたルールに従い単純な制御を行うレベルです。

気温が上がるとスイッチを切るエアコン、洗濯物の重さで洗濯時間を自動的に変更する洗濯機、ひげの伸び具合で剃り方を変える電気シェーバー など

「そんなものは人工知能じゃない」と言う考え方もありますが、「人工知能搭載〇〇」と称して、このような製品が売られていることも確かです。

レベル2:ルールベース

登録されたパターンを使い、外部を観測して最適な振る舞いを選ぶレベルです。 

「駒がこの場所にあるときは、こう動かす」といった予めあたえられたルールに従って、打ち手を探索できる囲碁や将棋のゲーム、登録された知識に従って診断を下し処方する薬を決める医療診断システム など

「知識を使う」最初の段階ですが、その知識は人間が与えなくてはなりません。

レベル3:機械学習

対応パターンを自動学習するレベルです。あらかじめルールを細かく与えておかなくても、データを分析して対応パターンを見つけます。ただし、どの点に着目して学習すればいいのかを予め人間が教えておく必要があります。

「駒がこの場所にあるときは、こう動かすのがいい」ということを設定しておかなくても対戦を繰り返すことでコンピューター自身が自分で学習する将棋や囲碁のゲーム、診断データや生体データを多数読み込み、ある病気とある病気に相関があるということを自分で学ぶ医療診断システム など

レベル4:機械学習(深層学習/ディープラーニング)

対応パターンを自動学習する点ではレベル3と同じですが、学習のための着目点を人間が与えなくても、データから見つけ対応のパターンを生成します。

1つの駒の位置だけではなく複数の駒の関係性を見たほうがいいということを自分で見つけ出す囲碁や将棋のゲーム、一連の症状が患者の血糖異常を表していて、複数の病気の原因になっているようだ、ということを自分で見つけ出すことができる医療診断システム など

現在では、一般的にレベル3と4を「人工知能」と呼んでいます。

* 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) を参考に作成

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【新規】CDP(Customer Data Platform)とは p.30
【新規】Pelionが目指す「打倒GAFA」 p.31
【新規】スーパーコンピューター編を新設 p.33〜42
  スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定
  大量のデータ処理への要望(シミュレーション)
  スーパーコンピュータの誕生
  スカラープロセッサとベクトルプロセッサ
  ベクトルプロセッサに向く演算=行列演算
  数値予報
  ベクトルからパラレル/マッシブ・パラレルへ
  ベクトルからパラレルへ
  Armと富士通が共同開発したSVE

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