AI、機械学習といったワードを聞く機会が増えてきている今日この頃。AI、機械学習というワードはもちろん知ってはいるけど細かい意味や違いまでは知らない、という人がほとんどかと思います。そんな方々のために、できるだけわかりやすくAIと機械学習についてと、AIと機械学習の違いをAIの歴史やAIの未来も踏まえて説明していきたいと思います。
目次
そもそもAIとは？
AIは「Artificial（人工的な） Interigence（知能）」の略称で、「人工知能」というワードで日本語に訳されてます。
意外なことにAIという言葉に明確な定義はなく、かなり広い概念となっております。
なので、AIという言葉のイメージとしては「知能っぽいことをする技術の総称」くらいに捉えておきましょう。
AIのはじまり
AIの始まりはイギリスの数学者アラン・チューリングが機械が人間と同じレベルの知能があるかどうかを判断する「チューリングテスト」を考案したのが始まりとされています。驚くことに、このチューリングテストは現在もAIが人間と同等レベルにあるかの指標として使われていて、数多くのエンジニアが自分たちが作ったAIで挑戦しています。
なんでAIってこんなに話題なの？
やはり、2022年にリリースされた生成AI「ChatGPT」の登場が大きいです。それまでにもAlphaGo（囲碁AI）などのAIは存在していましたが、専門的な仕事をしている人のツールの一つという側面が大きかったです。しかし、個人の使用を想定したAIである「ChatGPT」がリリースされ、一般層の生活の中にもAIが浸透しました。
AIが普及するとどうなるの？
これはほんの一例ですが、現在人間が行っている仕事がAIに代替される可能性が高いです。特に肉体を必要としない事務仕事などは、真っ先にAIに代替される可能性が高いと言われています。
AIは肉体を持っていないので、逆に体を使う肉体労働系の仕事だったり、人間が行うことに価値がある仕事（スポーツ、芸能など）はAIが普及しても生き残る可能性が高いと言われています。実際、アメリカでは若年層やバックオフィス職での失業が現在進行形で進んでおり、この流れは加速すると言われています。
シンギュラリティって言葉を聞いたんですがAIとなにか関係あるの？
シンギュラリティ（Singularity）は「技術的特異点（Technological Singularity）」のことで、AI（人工知能）が人間の知能を超える地点、あるいはAIが人間の知能を超えることによって起こる変化のことを表す用語です。
ちょっと何言ってるかわからない！という人は「AIが人間の知能を超えること」くらいに捉えておけばいいかなと思います。シンギュラリティは米国の未来学者のレイ・カーツワイル氏が2005年に出した自身の本の中で提唱しました。シンギュラリティがいつ来るのかについては、「2029年に来る・来ない・もう来ている」など専門家の中でも意見が割れています。
機械学習とは？
機械学習とは複数のデータを機械に与えて、そのデータを基に機械自身が法則性を見つけだして学習していくことです。身近な例ですと、グーグル等の検索エンジンで何回も同じワードで検索していると、検索予測という形で検索ワードを提示された経験があると思います。あれは検索エンジンが私たちの検索履歴を基に機械学習した結果を、私たちに提案してくれています。
プログラミングと機械学習の違いってなに？
プログラミングは人間が書いたルール（プログラミングコード）に対して、これこれこういう条件なら正解！といったように人間が事前に設定した特定の条件に対してしか正解を導き出すことができません。一方で、機械学習は人間からデータのみを与えられ機械自身で法則性を見つけ出して正解を導き出すことが可能、という点が違います。
AIと機械学習の違いってなに？
機械学習はAIが持っている機能の一つです。AIが機械学習を行えば行うほど、質問への回答、画像認識、自動翻訳などを更に高度に行うことができるようになります。つまり、人間と同じように勉強やトレーニングをすればするほど、その分野で高度なことが行えるようになります。
どうやってAIは機械学習するの？
機械学習には大きく分けて3種類の学習方法があります。各々、その学習をすることによって鍛えられる分野が違いますので、以下に順を追って説明していきます。
教師あり学習
正解が示されているデータを使って学習する方法。例えば、機械に犬はどれなのかを画像を使って学習させたい場合は、犬の画像にだけ正解ラベル（正解であることがわかる目印）を付けて、犬はどれなのかを学ばせる方法です。
「答えを見ながら勉強するタイプ」というイメージです。この学習方法をすることによって、AIは正解に近い予測ができるようになっていきます（画像認識やヒヨコのオスメスの判断などが可能になる。）。
教師なし学習
正解が示されていないデータを使って学習する方法。教師あり学習のように正解はコレ！という正解ラベルが付与されていないデータのみを与え、機械自身で法則性を見つけ出して正解を導き出す学習方法です。
「答えがない問題を自分で答えを探して勉強していくタイプ」というイメージで、この学習方法をすることによって、AIは人間では気付かないような法則性の発見や推論が可能になります（株価予測やマーケティングなどが可能になる。）。
強化学習
どのような行動をすれば結果が最大化されるかをAI自身が試行錯誤して学習する方法。人間が環境と報酬を設定して、その環境の中でAIが行った特定の行動に対して報酬をあげることで報酬がもらえる行動をAI自身で繰り返して、効率化して、強化していく学習方法です。
強化学習をすることによってAIは、状況に応じて最適な行動を選ぶ力、つまり臨機応変な行動が可能になります。将棋用AIや自動車の自動運転などはこの強化学習をさせることによって、日々進化しています。
まとめ
AIや機械学習に関する用語はあまり見たことがない横文字の用語や、外国語を日本語にそのまま直訳的に訳した用語も多く、その用語を見ただけではイメージが付かないものも多いです。
しかし、各々の専門用語の違いを理解し正しく使い分けることが、その分野の正しい理解と効率的な理解に繋がりますので、用と機械学習の違いってなに？語の使い分けを行えるようにしておきましょう。
AIに関する技術は日進月歩で変化・進化していっていますので常に最新の情報を入れておくようにしましょう。
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