人工知能の定義（シラバス 技術1）

定義は1つに決まっていない

「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉は、1956年のダートマス会議に向けてジョン・マッカーシーらがまとめた提案書（1955年）で使われたのが始まりとされます。ただし、何をもって「知能」とみなすかは研究者によって違い、統一された定義はありません。「人間のように考える機械」と説明する人もいれば、「知的にふるまうシステム」と説明する人もいます。

エージェントという見方

AIを説明する枠組みの1つに、エージェントがあります。エージェントは、センサーなどで周りの環境を知覚し、その結果にもとづいて行動を選ぶ主体です。この見方をとると、部屋を動き回る掃除機も、画面上で質問に答えるソフトウェアも、同じ枠組みで説明できます。

4つのレベル

AIと呼ばれるものは、ふるまいの複雑さから4段階に分けて整理できます。

• レベル1（単純な制御プログラム）：決めておいた条件で動作を切り替えるだけのものです。室温が設定を超えたら冷房を強めるエアコンなどが当たります。
• レベル2（古典的な人工知能）：探索・推論や、人が与えた知識を使い、入力と出力の組み合わせが多い場面でもふるまいを決めます。対局の手を先読みするプログラムや、専門家のルールで判断する診断システムなどです。
• レベル3（機械学習を取り入れた人工知能）：データから判断のルールを学習します。迷惑メールの振り分けや商品のおすすめなどです。ただし、データのどこに注目するか（特徴量）は人が設計します。
• レベル4（ディープラーニングを取り入れた人工知能）：特徴量そのものもデータから学習します。画像の認識や音声の書き起こしで大きな成果を上げています。

人工知能・機械学習・ディープラーニング

機械学習は人工知能を実現する方法の1つで、ディープラーニングは機械学習の方法の1つです。「人工知能⊃機械学習⊃ディープラーニング」という包含関係で押さえます。

AI効果

新しい技術が実現し、仕組みが知られるようになると、人々はそれを知能ではなく単なる自動処理とみなすようになります。これがAI効果です。かな漢字変換や経路探索のように、AI研究から生まれたのに、今ではAIと意識されない技術は少なくありません。AI効果は、AIの範囲が時代とともに動く理由の1つです。

人工知能とロボットの違い

ロボットは、モーターやセンサーなどの身体を持ち、物理的な世界で動く機械です。人工知能は、知覚した情報から判断を下す「考える部分」を指します。ロボットの頭脳としてAIが使われることはありますが、AIは身体のないソフトウェアとしても働きます。決まった動作を繰り返すだけの産業用ロボットのように、AIを使わないロボットもあります。