最終段階に到達した特化型人工知能のレベル ｜ SiTest (サイテスト) ブログ

今年2016年は人工知能という言葉をよく耳にしました。
実は一口に人工知能と言っても特化型、汎用型と分かれており、
現在は特化型人工知能の最終レベルであるディープラーニングに到達していると言われます。

まず大きな分類として特化型と汎用型があります。

特化型とは特定の目的に特化した人工知能であり、現在人工知能と呼ばれているものはこれにあたります。
弱いAIとも呼ばれ後述の強いAIを作る段階で副産物的に発見されたと言われます。

逆に汎用型とは人間同様あらゆる場面で知性を働かせることができるものです。
汎用型は強いAIとも呼ばれ、まだ研究段階で、完成に至ったものはないです。

上記の特化型人工知能の中で4段階のレベルに分けられています。

・レベル1
いわゆる制御プログラムで条件を満たした時出力を行ないます。
条件も比較的単純で言われたことを言われた通りする状態です。

・レベル2
レベル1の対応パターンを増やしたものとなります。
言われたことを自分で考えて行なうという状態です。
このレベルまでは必要なパターンを増やす時プログラマがコードを修正する必要があります。

・レベル3
自らパターンを学習するもので、機械学習と呼ばれるものです。
色々なデータを学習するもののどれが判断するのに重要なデータかという特徴量は人間が入力する必要があります。

・レベル4
最終段階、いわゆるディープラーニングであり、先述の特徴量を学習データから自ら判断できるものです。
特徴量を学習できるので、学習データさえあれば精度を上げることができます。
ただし与える学習データの項目が不足しているといつまでたっても精度が上がらないためどういうデータを与えるのかという点でまだまだ人間の手が必要です。
この段階に到達することが出来たためAIのできることの幅が一気に広がり、昨今のAIブームが再燃したともいえます。

特化型人工知能の最終段階として登場したディープラーニングですが、
特定の情報を与えそれに対し最適化された判定結果を返すというものですので、判定をどう扱うかは人間の手が入りますし、学習データも吟味する必要があります。
このあたりのデータの吟味と計測を自動で行ない出力も考えられる、そんな人工知能が出てくるものそう遠くないと思います。
この当たりのデータの吟味などは今後実際にディープラーニングを行ってみて調査していきたいと思います。