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公開日:2020.10.20 [最終更新日]2020.11.26

ディープラーニングとAIの違いを徹底解説

機械学習

「ディープラーニングとAIは何が違うの?」
「AIって何?ディープラーニングって何?」
「AIにはいろいろな種類があるって本当?
こういった疑問に答えていきます。

✓本記事の内容
・ディープラーニングとAI(人工知能)の違いを徹底解説
・AIには、様々な種類がある

この記事を読めば、ディープラーニングとAIの違いについて理解することができます。また、AIの種類とそれぞれの特徴についても知ることができるのでぜひご覧ください。

ディープラーニングとAI(人工知能)の違いを徹底解説

ここでは、ディープラーニングとAIの違いを理解するために、それぞれについて詳しく解説していきます。

詳しく解説する前に、大まかな違いを述べておくと、AIは人間の知能をもつコンピュータであり、ディープラーニングはAIの発展を支える学習方法のひとつであるということです。

具体例をあげると、人間は花をみたときに「タンポポか、アサガオか」をすぐに判断できます。その仕組みは、目から得た情報を知識や経験とすりあわせ、それが「花であるか」「種類は何か」を推測するというものです。これと同じように、AIは人間の脳が行なっている推測をコンピュータで実現します。

このAIによる推測を行なう時に必要なのが学習です。AIも人間と同様に、はじめから知識や経験が備わっているわけではありません。そのため、推測を行なうために必要な法則やルールを学習しなければならないのです。

その学習手法としてディープラーニングというものがあります。ディープラーニングは機械学習のひとつです。

これらがディープラーニングとAIの大まかな違いになります。では、それぞれについて詳しく見ていきましょう。

AI(人工知能)について詳しく解説

AI(人工知能)とは、先ほども述べたとおり、「人間の知能をもつコンピュータ」と考えてもらって構いません。しかし、人工知能の定義は多岐にわたり、専門家の間でも明確に決まっていないのが事実としてあります。

具体例をあげると、東京大学の松尾豊氏は、「人工的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術」と定義しています。それに対し、同じく東京大学の池田高志氏は、「自然に我々がペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らって、人工的に作り出せるシステムと」定義しているのです。

このように明確な定義はありませんが、AIには、共通して「コンピュータが人間と同じように学習し、そこで得た知識や経験をもとに推測する」ことが求められています。

AIは、スピーカーの音声認識や自動運転技術、農業の自動収穫ロボット、工場での不良品検知など様々な場所で活用されており、これからも活用の場は増えるはずです。

また、AIは1950年頃から研究が進められており、第一次、第二次AIブームを経て、現在の第三次AIブームを迎えています。そして、この第三次AIブームというのが機械学習やディープラーニングの技術により起こっているのです。

人工知能について網羅的に知りたい方はこちらから↓

ディープラーニングについて詳しく解説

ディープラーニングとは、コンピュータが推測をできるように学習をさせる機械学習の一つです。別名を深層学習と言います。

ディープラーニングは人間の神経細胞の仕組みを参考にしたシステムで、ディープニューラルネットワークとも呼ばれています。このディープニューラルネットワークを利用することで、コンピュータが特徴を深く学習できるようになりました。人間の認識精度を超えるものも出てきています。

具体的な学習方法として、ディープラーニングは、多くのデータとニューラルネットワークのシステムを利用して学習を行ないます。

それらのデータを入力する場所を入力層、入力したデータを統合、計算し、学習する場所を中間層、出力する場所を出力層と言い、その中でも中間層が重要です。

この中間層を増やすとコンピュータが深く学習することができます。そして、この中間層が2つ以上あればディープラーニングと呼ばれるのです。*2~150以上の層になることもあります。

ディープラーニングは、AIが活用されているさまざま分野での学習に利用されています。

AI(人工知能)にはさまざまな種類がある

AIには4種類あり、「特化型AI」「汎用型AI」「弱いAI」「強いAI」と言います。では、それぞれについて解説していきます。

特化型AIと汎用型AI

AIは、大きく分けると「特化型AI」と「汎用型AI」に分けることができます。

特化型AIは、特定の作業や領域で活躍するもので、自動運転技術や工場の不良品検知、ゲーム、会話などの1つの機能に特化して稼働します。

特化型AIの代表例としては、2017年にDeepMind社がつくった「AlphaGO」があげられます。「AlphaGO」が中国最強と言われる囲碁棋士に3番勝負で3連勝しました。

囲碁の打ち方には、とてつもないパターンがあると言われており、その頃は、「AIが囲碁で人間に勝てるようになるのは10年先である」と予測されていました。そういった中での勝利だったので、大変な偉業であったといえるでしょう。

このように、特定の分野で成果を残しているのが特化型AIであり、社会に大きな広がりを見せています。

汎用型AIは、作業や領域を限定せずに人間と同等、もしくはそれ以上の能力をもつと言われており、より人間に近いAIです。

わかりやすいイメージとしてあげられるのが、アニメに出てくるドラえもんや鉄腕アトムといった、自分で考えて行動するロボットが汎用型AIです。

また、特定の作業や領域で活躍する特化型AIとは、能力が大きく異なり、汎用型AIは、問題に対する対応力が優れているという特徴があります。

しかし、人間の脳はとても複雑ですべてが解明されているわけではないため、実用化にはまだまだ課題が残っているというのが現状です。

弱いAIと強いAI

AIは、特化型AIと汎用型AIの他にも、弱いAIと強いAIというように分けられます。この分け方の基準は、AIがどれだけ人間に近い意識をもつかどうかという点にあると言えるでしょう。

弱いAIとは人間のように考えたり、行動できないAIのことを指します。人間の能力を一部使うことができるのですが、機械的な存在を抜け出すことはできません。

それに対し、強いAIとは、自意識をもち、全認知能力が必要な作業もできるAIのことを言います。先ほど述べたようなドラえもんや鉄腕アトムといったような、人間のように考え行動するロボットのような存在です。

強いAIを作ることができれば、不測の事態にも対処可能になるため、多くの期待が寄せられています。ただし、技術的な面から、実現までには多くの課題が残されています。

まとめ

今回はディープラーニングとAIの違いについて解説してきました。AIは、「人間の知能をもつコンピュータ」であり、ディープラーニングは学習させるシステムといったところです。

また、AIには、「特化型」「汎用型」「弱いAI」「強いAI」という4種類があります。「汎用型」や「強いAI」はまだ実用化は難しいとされていますが、「特化型」や「弱いAI」はすでに多くの場所で活用されています。

これから、人間のようなAIがあらわれてもおかしくない世の中になりましたね。

最後までご覧いただきありがとうございました。

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