AIプログラミングについて: AI学習のための基本ステップ

AIの定義

AI、すなわち人工知能(Artificial Intelligence)は、コンピュータサイエンスにおける広義の分野の一つで、人間に似た認知能力を持つ、知的な機械を構築するプロセス全体を指します。AIは人間に代わって、一定の知能を必要とするいくつかの作業を行うことができるようになってきています。

AIプログラミングとは?

AIプログラミング

システム開発の観点でみれば、AIは論理プログラミングとは異なる概念だと考えられています。AIプログラミングは人間がデータを機械システムに組み込んで行うものだからです。結果として、マシンはプログラムされたデータをもとに「問題について論じる、解決する、考える、話す、書く、動作する」など、人間のような知能を模倣することができるようになります。

AIプログラミングの分類

現在、専門家の間では、AIは単純なものから複雑なものまで、レベルに応じて、主に以下の4つのカテゴリーに分けられています。
限られたメモリを持つAI:

このタイプのAIシステムは、過去に蓄積された経験値を頼りに、将来起こり得ることについて判断を下します。これは、状況を予測するために使用されるアンビエントセンサーと組み合わされた技術で、そこから、最適な信号を発信したり、判断を下したりすることができます。

リアクティブAI:
この技術はAIの基本形の一つで、自身の主な動きと相手の動きを分析し、そこから、最も実現可能な戦略的行動を選択することができます。

心の理論を持つAI:
このタイプのAIは通常、周囲の人々の感情、思考、期待、信念などを理解する能力、つまり、人間社会とやりとりをする能力を持っています。心の理論を持つAIはかなり改善されてきましたが、専門家らはこのタイプのAIはまだ完璧にはほど遠いと警告しています。

自己認識型のAI:
超高度な知能を持ち、自意識があり、完全な人間のように感傷的なAIを指しますが、このタイプのAIは実際には存在しておらず、もし開発されれば、確実にAIの分野で画期的なマイルストーンを築くこととなるでしょう。

生活の中でのAIプログラミングの代表的な応用例:
これら新形態のAIは、実際の生活の中でも既に活用されています。以下で主な例をご紹介しましょう。

Google検索エンジン
ほとんどの検索エンジンは、AIの助けなしではインターネット全体をスキャンし、満足のゆく検索結果をもたらすことはできないでしょう。

画面に表示される広告はすべてユーザーの検索履歴をもとに、それぞれの人が価値を感じる広告を配信するようAIによってプログラムされているのです。

Netflix
Netflixは、最近最も人気のあるエンターテインメントの一つです。何を観るかを推奨するレコメンドエンジンは、AIを搭載しており、ユーザーの視聴履歴に基づいて次に観るものを提案してくれます。このリコメンドは、おすすめの俳優、時間、映画のジャンルなどに基づいて行われます。実際に、私たちが観ているものの約80%が、Netflixのレコメンドエンジンによって表示されるようになるそうです。

AIプログラミングを学ぶための重要なステップ

ステップ1:PythonとSQLを学ぶ

プログラミング言語は、IT関連について学ぶ上で核となる要素の一つです。現在、学習できる言語はたくさんありますが、機械学習を選択する場合には、Pythonの学習に力を入れるべきです。
なぜなら、この言語には他の多くの言語よりも適したライブラリが多く含まれているからです。またPythonについて学ぶことは、データサイエンスツールのJupyterやAnacondaを簡単に使えるようになるための練習にもなります。

ステップ2:Pandas、NumPy、Matplotlibのデータ分析、操作、視覚化について学ぶ

PandasはPython向けのソフトウェアライブラリで、データフレームを扱うのに役立ちます。Excelファイルに似た情報テーブル(構造化データを格納)で作業するのが特徴です。

NumPyも同じくPythonのソフトウェアライブラリで、データの数値演算を行うのに役立ちます。機械学習は、数字の中からパターンを探すのに役立ちます。

MatplotlibはPythonとNumPy向けのグラフ描画ライブラリです。グラフを作成してデータを視覚化する機能があります。視覚化することでデータをより分かりやすい形で表現できるため便利です。

ステップ3: scikit-learn(サイキット・ラーン)による機械学習

データ操作や視覚化に関するスキルを身につけた後は、パターンを学びます。中でも、scikit-learnはPythonの代表的なライブラリの一つで、様々な機能が組み込まれた有用な機械学習アルゴリズムが多く実装されています。これを使って機械学習のアルゴリズムを考えることができます。

ステップ4:ディープラーニング/ニューラルネットワーク

ディープラーニングとニューラルネットワークは、あまり構造のないデータで最も効果的に機能することができます。

ステップ5:実践

学んだことを自分のプロジェクトで実践していけば、より理解が深まることでしょう。健闘を祈ります!

 

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