AIビジネスはすでに始まっている！文系の方にも！どの記事より簡単に5分で解説！
今回はAIとディープラーニングを誰にでもシンプルに紹介！最新のオンラインコースや書籍、そして世界中から集めた情報を紹介するね！おまけのおもしろSiri問答集やQA・用語集もどうぞ。では 早速行きましょう！
この記事でわかること
今さら聞けないAI、ディープラーニング、機械学習 ちがうの？ 🙂
そもそもAI人工知能とディープラーニング・機械学習の違いをみてみよう。
AIとは、計算科学分野における人口の知能と総称される人間をめざした思想を指すよ。つまり必１つのアルゴリズムや技術だけに偏った思想ではなく機械やコンピュータが人間に近い回路で答えを導き出す計算科学の用語だよ。
AIで特に大切な「学習」と「推論」を説明するね。
「学習」とは「情報から将来使えそうな知識を見つけること」
「推論」とは「知識をもとに，新しい結論を得ること」です．
いわれてみれば当たり前に、まなぶくん(人)の毎日行っている行動とおなじだね。これを計算やコンピュータで再現したい！がAIなんだね。例えばオセロであれば以下のようになるよ。
「推論」では「相手のコマを多く挟む」「自分のコマを端に置く」
「学習」では「相手のコマを多く挟むために、マスを空ける」「自分のコマを端に置くために一つずらす」
「推論」では「相手のコマを多く挟む」「自分のコマを端に置く」
となるね。つまり学習でより多くの良い知識あるいは例外的な知識も与えて優秀にするよ。次に推論では、その学習した傾向・知識を利用してより勝てる精度の手を自動で打つんだね。
AI 人口知能と機械学習の仕組みを1から
そもそもAI人工知能と機械学習の違いをみてみよう。
AIと機械学習の違い一言で表すと以下だよ。
「AIという技術を実現するための手法・学問が機械学習」
つまり広い意味でAI（人工知能＝フィードバッグあり）を実現するために機械学習やディープラーニングを使って、はデータの特徴（正解・不正解）を人間が与えるもの。
次に機械学習とディープラーニングの違いを一言で表すと以下だよ。
「AIという技術を実現するための手法・学問が機械学習」
つまりAIが学習するんだね。簡単に言うとディープラーニングは機械学習をさらに発展させたものだよ。 従来の機械学習との大きな違いは、情報やデータを分析する際に使う仕組み違うよ。 この仕組みとは以下だよ。
「人間の神経を真似て作った”ニューラルネットワーク”で、データの分析と学習」
なんとなくAIとかディープラーニング・機械学習をうすーくわかったような。。。将棋・囲碁・オセロで勝つのは分かったけど、結局「推論」と具体的に何を導き出すのかな？うーむ。。。
AI(機械・コンピュータ）が導き出すのは、数値1.0などだよ。
結局AIが求めるのは、質問（インプット音声、画像、信号、文章）に、一番近い答え（推論）を数値で表すことだよ。AIあらかじめ入力していたデータ（信号、画像、言葉、文章など）をデータベースに格納して、それらを”学習”と呼ばれるコンピュータ処理するよ。
次に必要なタイミングで”推論”と呼ばれるタイミングで統計的に”似ているか”か否かを1.0に表すだけだよ。
実際日本企業もようやく人財不足を気づき始めたね。下のグラフは、日本企業のAI活用に関する案えけーどだよ。このような企業と一緒に働くためには、自己学習や転職・復職でステップアップが必要だね。マット自身もまだまだ勉強中だけど、一緒に学ぼう！
PS:実際に企業が抱えているAIの課題は以下だよ。つまり人財不足とデータ整備及び活用だね。
出典：pwc
自分にあったAI学習方法を選びたい
初心者には、独学で難しい機械学習本を1ページ目から読み始めるのはおすすめしないよ！マットがおすすめするのは、オンラインで効率よくビデオや凝縮されたテキストでコースをざっと理解する事。ひとはだれでも、一緒に学ぶと理解が進みモチベーションが保ちやすよね。こちらのコースを学んだあとに、おすすめ書籍を参考書として使ってね！
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まずおすすめその１は、次の順番だよ。まずはマストアイテム”Python“ヘビ！だね。このスクリプト言語は非常にシンプルで、C++やJavaと比較してもプログラミング行数が圧倒的に少なく、簡潔にかけるよ。
次におすすめその2は、Pythonを使った機械学習の入門編だね。
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このコースで学べるのは、
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- Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます。
- ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につきます。
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- 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につきます。
- 人工知能全般についての知識が身につきます。
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初心者向けで機械学習に必須の統計を一気に復習するコースです。プログラミング言語Python以外にも、機械学習で頻出するキーワードが統計です。プログラミングの基礎以外にも必要な数学を勉強しましょう！
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このコースで学べるのは、何となく分析をしているけれど、これで本当に合っているのだろうか…？
部下の持ってきたデータをそのまま信じていいものか。経営判断がしづらい…。
そんな悩みを持つかたにぜひおすすめしたい、統計学の入門講座です。
数学が苦手でも大丈夫。統計学の基礎をゼロから身につけていきます。
エクセルを使った練習問題で、明日から使える分析手法を身につけましょう。
- 統計学の考え方をもとに正しいアプローチでデータを分析し、意思決定に寄与できるようになります。
機械学習を学ぶには、Google Colaboratoryに代表される開発ツール以外にも、さまざまな環境、言語（python,C++,Java）になれたほうがよいよ。下の図はAIで使われている言語、データベース、ツールなどだよ。
- 【8インチから10.1インチの大画面】1080pフルHD、224ppi解像度の鮮やかなディスプレイ
- 【最大12時間の長稼働バッテリー】USB-C(2.0)接続で充電も簡単
- 【3から4GB RAM】オクタコアプロセッサ搭載
- 【ワイヤレス充電】ワイヤレス充電スタンド(別売)を使えば、タブレットをShowモードで充電しながらAlexaを使ってハンズフリーでタブレットを使用することができます。
- 【2画面表示機能】ショッピングをしながらメール確認などの二つのアプリが同時操作可能
- 【HDビデオ通話】AlexaアプリやZoomアプリをお持ちの友人や家族と高画質でビデオ通話が可能
- 【Alexa搭載】Alexaに話しかけるだけで動画、音楽、Alexa対応家電など簡単操作
- 【エンターテイメント】NetflixやDAZNなどの人気のアプリに加えて、映画やドラマ、音楽や電子書籍まで数千万を超える様々なコンテンツもこの一台で
初心者向け Q and AI
- AI（人口知能）とは？
- 知的な機械(特に，知的なコンピュータプログラム）を作る科学と技術の総称だよ．
つまり一般的な人の知能を理解するためにコンピュータを使うことと関係があるけど，自然界での生物（人と動物）が行っている知的手段だけの研究と限定していないよ．
- 知能とは？
- 知能とは，実際の目標を達成する能力のコンピュータであれば計算的（CPU)、人であれば脳の部分だね．人間，動物，そして機械（CPU）には，種類や水準がさまざまな知能があるね．
- AIは、人の知能をまねようとしているの？
- ときにはそうしますが，いつもというわけではありません．あるときは，機械に問題を解決させることについて，他人や自分自身がどうするかを調べます．一方，AIのほとんどの研究は，人間や動物について研究するよりも，知的に解決しなければならない問題そのものについて研究しています．AI研究者は，人間やらないような方法や，人間ができるよりも多くの計算を伴う方法を用いることもできるね。
- コンピュータプログラムには、知能指数（IQ）があるの？
- いいえ。知能指数は子供の知能の発育の度合いを基にしているよ．その子供の年齢に対する，子供がふつうにその子供の得点をとる年齢に対する比率を示すよ．この比率及びIQテストを成人にも適用したのがIQ(知能指数）だね。しかし，AIコンピュータにとって、長い数字列を扱うのはたやすいことだね．なので，IQテストのいくつかはAIの研究目標として役立つね．
- AIは，人間の心をコンピュータに宿らせる？
- 結論はでていないよ。それが目的であるという研究者もいるけど，それは例えとしての（比喩的な）意味です．人間の心には多くの特色や違いがあり，それらの全てを本気でまねようとする研究者がいるとは思えません．（2021年現在は）
- AIは、人間並みの知能を目標としているの？
- はい．最終的な目標は，人間と同じ程度に，世の中の目標を達成し，問題を解決できるコンピュータプログラムを作ることです．ですが，専門的な分野の研究をしている多くの人はこのような考えを持っていないよ。
- AIは、人の仕事をとっちゃうの？
- 定型的な労働・作業は、人工知能の方が、より正確に、かつ、安価にこなすようになるね。そのような事務仕事、レジ業務、データ入力、翻訳、窓口業務はAIに代わるといわれているよ。
[おまけ] Siri 面白回答集
- おーけー グーグル
- 「Siri」おもしろい冗談ですね.. 愉快という意味ではなく興味深いという意味ですよ。（嫌味）
- 付き合って
- そうしたいところですが、私には実体がないのでできません。
- おみくじ
- えっと … ラッキーアイテムは、iPhoneだと書いてあります。
- サンタさんはいますか
- もちろんです。そんなことを聞くなんて驚きました。
初心者向け 用語集
ニュースでよく聞く、難しい言葉やAI用語を整理するよ。
人工知能（AI）
一般的に、AIとは、人間のように働き、反応する知的な機械を作ることに重点を置いたコンピュータサイエンスの分野です。AIを、人間が行う際に知能を必要とすることを可能にする機械を構築することを目的とした、コンピュータサイエンスの多くの技術要素をまとめた幅広い用語。これらの分野には、次に説明する機械学習、深層学習、コンピュータ・ビジョン、自然言語・音声処理、コグニティブ・コンピューティング、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）などがあります。
機械学習
機械学習とは、コンピュータシステムが、プログラムされた特定の指示に従わなくても、データに触れることでパフォーマンスを向上させる能力のこと。言い換えれば、機械学習とは、大量のデータの中から自動的にパターンを見つけ出し、それをもとに予測やより良い情報に基づいた意思決定を行うプロセスのことだよ。
ディープラーニング(深層学習)
ディープラーニングは比較的新しい強力な技術で、ある層からの出力が次の層の入力となるようなディープニューラルネットワークで情報を処理するアルゴリズム群を含むよ。”深層学習アルゴリズムは、がん細胞の検出や病気の予測などで大きな成果を上げているよ。
コンピュータビジョン
画像を扱いやすいように分析し、画像内の物体のエッジやテクスチャーを検出し、他の既知の物体と比較して分類する技術を用いて、写真内の物体、シーン、活動を識別するコンピュータが持つ能力のこと。基本的には、コンピュータビジョンは、画像や多次元データから情報を得る人工的なシステムを構築するための理論と技術だね。
自然言語／音声処理。人間と同じようにテキストや言語を扱うことができる能力のこと。
事例：テスラモーターズの自動運転。ナンバー読み込み。アマゾンの無人倉庫向け運搬ロボット。アップル社のSiri。
コグニティブ・コンピューティング
IBM社が提唱するコグニティブ・コンピューティングは、認知科学の知識を応用して、機械学習、自然言語処理、視覚、人間とコンピューターのインタラクションなど、複数のAI手法をまとめてアーキテクチャを構築し、人間の思考プロセスをシミュレートすることで、複雑な状況下でより良い意思決定を行うことを目的としています。コグニティブ・コンピューティングの目的は、人間に代わって意思決定を行うのではなく、人間がより良い意思決定を行えるように作られているよ。
事例：IBMワトソン(コンピュータ)を活用した例。自動受け答え機能。知識検索など。
出典：IBM
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
RPAは、ビジネスオートメーションにおける有望な新展開であり、2018年に非常に人気が高またね。IBMはこれを、プロセスやビジネス上の意思決定の自動化、データ取得の取り組みなど、より広範な自動化の取り組みと容易に統合し、自動化プログラムの価値を拡大できるソフトウェアと定義しているよ。
RPAは、トランザクションの処理、データの操作、応答のトリガー、他のデジタルシステムとの通信など、既存のビジネス・プロセス・マネジメント（BPM）アプリケーションを自動的に取り込み、解釈するように構成されているよ。エンタープライズ・オートメーション・ツール（BPMなど）との主な違いは、RPAが人間のオペレーターではなく、ソフトウェアや認知ロボットを使ってプロセス操作を行い、最適化するよ。
RPAとAIの違いを一言で表すと、「自己学習能力」の有無だね。AIには自己学習機能があるけど、RPAはあくまで指示通り（プログラム）に忠実に動くよ。
事例：三菱UFJによる、事務処理自動化(200業務）で9500人分削減。