AIシステム科 AI技術

AIは、人工的につくる新しい知能の世界。
そこには機械学習やディープラーニングなど
多彩な技術が使われています。

AI技術（知的活動を実現する基礎技術）

AI（人工知能）とは、認識や理解、学習や判断などの知的活動を人工的に再現する技術です。その概要や主な技術を、7つの知的活動に分けて紹介します。

機械学習とディープラーニング

ディープラーニングは、機械学習の一つの手法です。

AI（人工知能）とは、人間の脳の認知や判断などの機能を、人間の脳の仕組みとは異なる仕組みで実現する技術です。人間が自然に行っている思考や行動を、アルゴリズムや数値などに置き換えることで、機械が自動的に実行することを目指します。
機械学習は、AIの中の一つのカテゴリーです。データから規則性や判断基準を学習し、それに基づいて未知のものを予測・判断する技術です。
ディープラーニングは、機械学習の手法の一つです。人間の脳のニューロンを模した「ニューラルネットワーク」を使い、コンピュータ自身が特徴を探して学習を行います。

機械学習の構造

AIアプリ開発には、フレームワークやプラットフォームが重要！

機械学習を利用する場合、画像認識や機械翻訳などのアプリケーションを利用することになります。このようなアプリケーションは、プロセッサー、フレームワーク、プラットフォームの３層の基盤で開発されます。
プロセッサーとは、計算処理などを行うハードウェアです。もともと3Dのコンピュータゲームに使われてきたGPU（Graphics Processing Unit）が、機械学習におけるプロセッサーとして広く使われています。
フレームワークとは、機械学習のための機能やアルゴリズムを提供するものです。その中から必要なものを組み合わせてプログラムを作ることで、アプリケーション開発することができます。フレームワークはさまざまなIT企業などからオープンソースで提供されています。
プラットフォームとは、プロセッサーによる計算能力とフレームワークなどをセットにして、アプリケーションを開発する環境を提供するものです。プラットフォームは、通常クラウドサービスの形で提供されます。単にフレームワークを使ってアプリケーションを開発する場合と比べ、クラウド経由で提供事業者の計算能力が活用できるといったメリットがあります。

■機械学習におけるレイヤー構造