AIってなんだろう？ - 人工知能の世界へようこそ！ - 資産形成で少しでもハッピーな人生

こんにちは！今日は、映画やニュースでよく聞くけど、実はよくわかっていないかもしれない人工知能（AI）についてお話ししようと思います。AIって一体何？と思ったことはありませんか？それでは、AIの世界へ小さな一歩を踏み出してみましょう。

AIって何？
AIの種類
AIはどこにいるの？
AIはどうやって「学習」するの？
AIの「いいところ」と「気をつけたいところ」
まとめ

AIって何？

「AI」とは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。名前の通り、人間の知能をコンピュータや機械に搭載し、人間のように考えたり、学習したり、問題を解決したりする技術のことを指します。

AIは大きく分けて二つのことができます。一つ目は、物事を「認識する」こと。これは写真の中の顔を認識したり、言葉を理解したりする能力です。二つ目は、「学習する」こと。AIは大量のデータからパターンを見つけ出し、その知識を使って新しい問題を解決できるんです。

AIの種類

AIには様々な種類があり、それぞれが異なる目的や機能を持っています。たとえば以下のようなカテゴリーに分類されます。

ナロ―AI

定義: 特定のタスクを実行するために設計されたAI。人間のような全般的な知能は持たず、限定された範囲の作業や問題解決に特化しています。限られた範囲で高いパフォーマンスを発揮することができますが、他のタスクには適用できません。
例: SiriやGoogleアシスタントのような音声認識システム、顔認識システム、特定のゲームをプレイするAIなど。

汎用人工知能 (Artificial General Intelligence, AGI)

定義: ナロ―AIとは違って人間と同等の知能を持ち、人間が実現可能なあらゆる知的作業を理解・学習・実行できる人工知能を指します。自ら学習し、理解し、推論する能力を持ち、未知の問題を自力で解決することができます。
例: 現在、AGIはまだ完全に実現されていませんが、多くの企業や研究機関がその達成に取り組んでいます。その実現は多くの研究者の究極の目標とされています。

機械学習 (Machine Learning, ML)

定義: データ分析を自動化し、データから学習するAIの一分野。機械学習モデルは、与えられたデータセットからパターンや規則性を学習し、新しいデータに対して予測や分類を行います。
例: スパムメールのフィルタリング、顧客の購買行動の予測、画像や音声の認識など。

ディープラーニング (Deep Learning, DL)

定義: 機械学習の一種で、深層学習とも呼ばれます。複数の処理層を用いてデータを解析し、高度なパターン認識を実現します。
例: 自然言語処理（NLP）、自動運転車、高度な画像認識システムなど。

自然言語処理 (Natural Language Processing, NLP)

定義: 人間の言語を理解し、生成するAIの分野。テキストデータの意味を解析し、人間と自然な形でコミュニケーションを取ることができます。
例: チャットボット、翻訳システム、感情分析、文章生成システムなど。

AIはどこにいるの？

「AIって、私たちの生活のどこにいるの？」と思うかもしれませんね。

例にも挙げたように、実は、スマートフォンの音声アシスタントから、オンラインショッピングのおすすめ商品表示、写真の顔認識機能に至るまで、私たちの身の回りにはAIが溢れています。

NetflixやYouTubeがお勧めの動画を提示してくれるのも、AIがあなたの好みを学習しているからなんですね。そして、これらは日々進化し続けています。

AI開発に力を入れている代表的な会社を挙げてみますね。

Google (Alphabet Inc.)

AI分野のリーダーの一つで、検索アルゴリズムの改善、音声認識技術、自動運転車プロジェクト（Waymo）、健康関連のAI研究（DeepMindのAlphaFoldなど）など、多岐にわたるプロジェクトにAIを活用しています。

最近だとオープンAIのChatGPTに対抗して対話型AIである「Gemini」の開発を強化していますね。

Amazon

AIを利用した商品推薦システム、Alexaという音声アシスタント、Amazon Goといった無人店舗技術など、消費者向けサービスにAIを大規模に導入しています。Alexaを搭載したスマートスピーカーにも生成AIを導入するようです。

また、Amazon Web Services（AWS）は、企業がAIモデルを開発・デプロイするためのクラウドベースのツールを提供しています。

Microsoft

クラウドコンピューティングプラットフォームのAzureを通じてAIサービスを提供しており、企業がAIソリューションを簡単に構築できる環境を提供しています。また、自然言語処理、コンピュータビジョン、健康ケアなどの分野での研究にも力を入れています。

マイクロソフトはChatGPTを生み出したオープンAIに10億ドル（約1500億円）出資していますが、今後10年間でさらに100億ドル（約1.5兆円）を追加出資すると発表しています。すごい額・・・。

ChatGPTの機能をフルに活用して、Microsoft Copilot（マイクロソフトコパイロット）」という生成AIツールを発表していて、検索エンジンのBingやOffice365といった様な製品に組み込んでいます。

Apple

生成AIでは少し出遅れ感があるアップルですが、Siriという音声アシスタントの開発をはじめ、顔認識技術のFace ID、個人の健康管理を支援するさまざまなアプリケーションなど、ユーザー体験の向上のためにAIを利用しています。

特にiOS18ではSiriが大幅に強化されると噂されています。iPhoneの世界ユーザーは15億人を超えていると思うので、便利な生成AIが搭載されれば、一気にユーザーが増えそうですね。楽しみです。

Facebook (Meta Platforms, Inc.)

コンテンツのパーソナライズ、広告ターゲティング、自然言語処理、画像認識など、ソーシャルメディアプラットフォームの運営にAIを広範囲にわたり活用しています。また、仮想現実（VR）や拡張現実（AR）技術にも注力しており、これらの分野でもAIが重要な役割を果たしています。

またMetaはオープンAIに対抗するべく、新しい大規模言語モデルのオープンソースである「Llama 2（ラマ2）」をリリースしています。

オープンソースというはソフトウェアの動作を指示する「設計図」のようなものです。それが一般に公開されているので、それを利用して様々な商品開発をしてもらってOKですよ～ということですね。

IBM

2011年にIBMが開発した人工知能「ワトソン」がアメリカのクイズ番組でチャンピオンに勝利したことで話題になりました。

最近はWatsonx（ワトソンエックス）というAIプラットフォームを通じて、特に医療、金融サービス、顧客サービスなどの分野でAIソリューションを提供しています。

IBMはまた、企業がAIを利用してビジネスプロセスを最適化するためのツールとサービスを開発しています。

OpenAI

昨年リリースしたChatGPT（チャットジーピーティ）で一躍有名になりましたね。AI分野において非常に重要な役割を担っている組織の一つです。

OpenAIは、人工知能の安全な開発と普及を目指して設立された研究機関であり、倫理的なAIの利用を推進することを目標としています。特に有名なのが、自然言語生成（NLG）技術におけるChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズです。

現在無料版はGPT-3.5、有料版はGPT-4が利用可能です。これらのモデルは、テキスト生成の精度と柔軟性において大きな進歩を遂げ、さまざまなアプリケーションでの利用が可能になりました。GPT-4だとDALL-Eという画像生成エンジンとも連携しているので、チャットで指示すれば簡単に画像生成ができちゃいます。

AIはどうやって「学習」するの？

AIが人間のように「学習」する一つの方法に「機械学習」という技術があります。これは、大量のデータをAIに与え、そのデータからパターンを見つけ出し、新しいデータに対して予測や判断を下すことができるようになる技術です。まるで、子供が経験を通じて学ぶように、AIも経験（データ）を通じて「成長」していくんです。

AIの「いいところ」と「気をつけたいところ」

AIは、繰り返し作業や膨大なデータ処理を瞬時に行えるため、人間の仕事を助け、新しい発見をもたらすことが期待されています。しかし、プライバシーの問題や、誤った判断を下すリスクなど、気をつけなければならない点もあります。AIの発展と共に、これらの課題にどう対処していくかが、今後の大きなテーマとなるでしょう。