Overhead shot of self-driving cars on highway

知っておきたい5大AIテクノロジー

機械学習からコンピューター・ビジョンまで、AIブームの原動力となっている5つの主要テクノロジー

人工知能(AI)

人工知能(AI)を活用すると、機械が自律的に経験から学び、新たな入力に順応し、人間が行うようなタスクを実行できるようになります。

チェスをプレイするコンピューターから自動運転車まで、最近耳にするAIの実用例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。

これらのテクノロジーを利用すると、大量のデータからパターンを認識させるという方法で、特定のタスクを遂行するようにコンピューターをトレーニングすることができます。

Crowds of people walking

機械学習

機械学習(マシン・ラーニング)はデータ分析手法の一系統であり、分析モデルの構築を自動化することを目的としています。機械学習とは、「コンピューター・システムはデータから学習し、パターンを特定し、人間の介入を最小限に抑えた意思決定を実現できる」という考え方に基づく「人工知能(AI)」の一種です。

AIが人間の能力を模倣する広大なサイエンスであるのに対し、機械学習はAIの下位分野であり、マシンに学習方法をトレーニングする取り組みに特化しています。

ディープ・ラーニング

ディープ・ラーニングとは、音声認識、画像識別、予測など人間が行うようなタスクを実行できるようにコンピューターに学習させることを目的とした機械学習の一種です。

人間が特徴抽出などのデータ加工を行った後に決められた数式にかける従来の機械学習とは異なり、ディープ・ラーニングでは、人間はデータに関する基本的なパラメータ設定のみを行い、その後は何層もの処理を用いた特徴抽出・パターン認識をコンピューター自体が自動的に学習することができます。

Abstract sound waves

自然言語処理

自然言語処理(NLP)は、人工知能(AI)の下位分野であり、 コンピューターが人間の言語を理解、解釈、操作できるようにする取り組みです。

NLPは、コンピューターが自律的に言語を用いて人間とコミュニケーションできるようにします。より具体的には、コンピューターがテキストを読み、人間の話を聞き、内容を解釈し、感情を推し測り、どの部分が重要かを判断できるようにすることが目的です。

コンピューター・ビジョン

コンピューター・ビジョンとは、人工知能(AI)の下位分野であり、視覚的な世界を解釈および理解できるようにコンピューターをトレーニングする取り組みです。この機能を組み込んだマシンは、カメラやビデオ機器のデジタル画像/映像とディープ・ラーニング・モデルを用いて、物体を正確に特定および分類することや、自身が “見ている” 物事に反応することができます。

顔の認識から、サッカーの試合における生の動きの処理に至るまで、多くの領域でコンピューター・ビジョンは人間の視覚能力に匹敵し、それを凌駕します。

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