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コレ1枚で分かる「人工知能と機械学習の違い」

ITmedia エンタープライズ 9月12日(月)15時53分配信

●「人工知能」と「機械学習」の技術と関係性

 「人工知能」と「機械学習」は、はっきりと区別されないままに曖昧に使われていることがあります。ここでは、この両者について、その違いや関係について整理します。

【画像】人工知能と機械学習の違いとは

・人工知能

 1956年にダートマス会議で「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」との考えが提唱され、これがArtificial Intelligence(AI:人工知能)と名付けられました。しかし、AIという言葉の定義が厳密に行われたわけではなく、研究者ごとにさまざまに解釈され、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ります。

 その1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」というものでした。つまり、人間の脳で行われている知的活動の仕組みを解明し、その仕組みの通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です。

 もう1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」というものでした。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です。

 前者は「強いAI」、後者は「弱いAI」と呼ばれることがあります。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ます。

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

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(ML:Machine Learning)も、そんな人工知能研究の1つの分野として、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現しようとする技術や手法のこととされています。

 本来「学習」とは、人間が体験や伝え聞いた情報などにより知識を蓄えることです。工学的には、コンピュータが最適な答え得るために人間がその方法を教えるのではなく、コンピュータ(のソフトウェア)が自ら試行錯誤を繰り返し、その結果を検証しながらよりよい方法を見つけ出していく仕組みのことをいいます。

 かつて人工知能(と称していたもの)は、最適な答えを得るためのルールを人間が全て教える必要がありました。教えるべきルールは膨大です。また、何をどのようにルールにするのかを決めるのも記述するルールも個人の知識の範囲にとどまってしまいます。「ルールベース」と呼ばれるこの方法は、やがて限界に突き当たりました。

 そこに登場したのが「機械学習」です。「機械学習」は、コンピュータが大量のデータを分析し、そこからそのデータに潜んでいる規則性や相互関係、答えを導くためのルールを見つけ出してくれる仕組みです。

 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)」です。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)です。

最終更新:9月12日(月)15時53分

ITmedia エンタープライズ