AI（人工知能）は、コンピュータープログラムが人間のような知的活動を行う技術といった概念で理解されていますが、その定義は一般的に確立されていません。1956年にジョン・マッカーシーによって初めて使用された言葉で、近年では機械学習や深層学習などの関連用語も一般的に使われています。

【AIの種類】

AIは広義には人間の知的活動を模倣するプログラムであり、具体的なタスクに応じて特化した「特化型AI」と、人間の知性を完全に模倣する「汎用型AI」の2つのカテゴリーに分かれます。しかし、現在の技術では真の汎用型AIは実現されておらず、特化型AIが多くの実用分野で活躍しています。特化型AIは弱いAI、汎用型AIは強いAIと呼ばれることもあります。

【AIの技術】

AIの概念として、機械学習やディープラーニングといった言葉が用いられますが、その関係性は図のようになっています。

■機械学習とディープラーニング

機械学習はデータを自動的に分析し、ルールやパターンを学ぶことで、新たに類似した課題に直面した際に予測と判断を行えるようにするための技術です。ディープラーニングは機械学習の1つで、モデルの精度を高める特徴量を人を介在させず、機会が自動的に有用な特徴量を学習していきます。

■機械学習の種類

機会学習には、①教師あり学習、②教師なし学習、③強化学習の３つの種類があります。これらの学習方法は、異なるタイプの問題に対応するために使われ、機械学習の応用範囲を広げています。教師あり学習は正解データを使った予測や分類に、教師なし学習はデータの構造を理解し、クラスタリングやパターン認識に、強化学習は報酬最大化型の問題に対応しています。これらの手法はビジネスや科学分野で幅広く活用されています。