AI(人工知能)の基礎知識を分かりやすく解説

はじめに

近年、ChatGPTをはじめとした生成AIの登場により、AIという言葉を耳にする機会がとても増えました。ニュースやSNS、学校など、さまざまな場面でAIが話題になっており、私たちの生活にも少しずつ身近な存在になっています。

しかし、AIについて調べてみると、機械学習、ディープラーニング（深層学習）、ニューラルネットワーク、生成AIなど、似たような言葉が多く出てきます。そのため、「AIとはそもそも何なのか」「どのような仕組みで動いているのか」「なぜ今ここまで注目されているのか」が分かりにくいと感じる人も多いと思います。

この記事では、AIをこれから学び始める人に向けて、AIの基礎知識を分かりやすく整理していきます。AIの定義、仕組み、歴史、そして過去に起きた3度のブームについて、専門的になりすぎないようにまとめました。

私自身も学習中のため、完璧な解説ではない部分もあるかもしれませんが、AIについて学ぶきっかけになれば幸いです。

AIとは人間が脳で行っている学習や推論、物事を判断して意思決定をするといった知的活動をコンピュータで再現する技術を指します。「Artificial Intelligence (人工知能) 」の略です。

AIは大量のデータからパターン（特徴）を学習し、新しい状況にも柔軟に対応できます。これによって、画像を認識する、音声を認識する、需要を予測する、レコメンド機能（おすすめ機能）などが可能になります。

先ほど、AIの概要を説明しましたが、厳密に言うとAIの明確な定義はないとされています。

なぜかというと、「知性」や「知能」自体の定義がないため、専門家や研究者によって解釈が異なるからです。また、「知性・知能がある、持っている」という言葉はどのラインから知性や知能があると言えるのかという認識が人によって違うため、現在も明確な定義はありません。

AIの処理は「半導体」によって実現されています。AIはクラウド上にある膨大なデータ（情報）を学習・処理をし、コンピュータ上で動作します。その「頭脳・脳みそ」にあたるのが半導体です。AIは半導体を使って処理をし、学習を行い、判断を下すシステムです。

AIという言葉は1956年にアメリカにあるダートマス大学で開かれた「ダートマス会議」において、有名なAI研究者の「ジョン・マッカーシー」が初めて使った言葉です。

1946年にアメリカのペンシルバニア大学で「ENIAC(エニアック)」という巨大な電算機が開発されました。エニアックが世界初の汎用電子コンピュータとされており、これが元となってAIの開発がスタートしました。

実はAIはこれまで、何度も大きな期待を集めながらも、技術的な限界に直面して発展が停滞する「ブーム」と「冬の時代」を繰り返してきました。

第1次AIブームは「探索・推論」の時代でした。迷路や数学の定理証明のような簡単な問題「トイ・プロブレム(おもちゃの問題)」は解けましたが、複雑な現実世界の問題は解くことができずに、使い道がなかったため、ブームが終わってしまいました。

第2次AIブームは「知識」の時代でした。コンピュータに知識を入れると賢くなることが分かり、「エキスパートシステム(特定の分野における専門家の知識をコンピュータに組み込んだシステム)」がたくさん作られました。

日本政府によって「第五世代コンピュータ」と名付けられ、大きなプロジェクトが推進されましたが、コンピュータに知識を大量に詰め込み、それを管理することの難しさが明らかになったため、再びブームが去ってしまいました。

第3次AIブームは「機械学習・ディープラーニング」の時代でした。ディープラーニング(深層学習)の登場によりAIが実用化され、現在も社会や産業に広く影響を与えています。

過去の第1次・第2次AIブームが研究や限定的な用途にとどまったのに対し、第3次ブームではAIが日常生活やビジネスの現場で実用化されるようになりました。

今回は、AIの基礎知識について整理しました。AIとは、人間の知的活動をコンピュータで再現する技術であり、画像認識、音声認識、需要予測、レコメンド機能など、さまざまな場面で活用されています。

AIは難しい分野に見えますが、基礎から一つずつ理解していくことで、少しずつ全体像が見えてくると思います。

この記事がAIを学び始めるきっかけや基礎知識を整理する助けになれば嬉しいです。今後もAIやITに関する学習内容を少しずつまとめていきたいと思います。