人工知能(AI)って何？

https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learning-for-general-2020-1/

動機
結論
定義
レベルと歴史(ブーム)
まとめ

動機

動機は凡そ以下。
・自動車業界のADAS/ADの領域で必要な知識として問われる場面が多発。
・流行りものなのでまずは簡単に調べてみよう。
・具体的な手法等は一旦置いておいて、大雑把に把握しておきたい。

結論

先に結論を書くと以下。
・定義の話はあるようで、カッチリ決まっているわけでは無い。
・AIのレベルと歴史(ブーム)はおおよそ紐づいている。
・今今としてはAI ≒ ディープラーニング

とりあえず、以下3つに仕分けておくと良いと思う。
「定義」、「レベルと歴史(ブーム)」、「ディープラーニング」

定義

AIはArtificial Intelligenceの略で
「人工知能＝AI」
となる。
1956年のアメリカで開催されたダートマス会議でジョン・マッカーシーという人が初めて使った言葉となる。

現状に於いてAIの定義はあるようで無い状態。
理由としては「知性、知能の定義が無い」から。
また、原理が分かってしまうと「それは知性ではない」と決めつけてしまう人間の心理である「AI効果」というもの原因の一端として見受けられる。
よって、同じシステムを示しているにも関わらず、人によってAIか非AIかの意見は分かれる。

とはいえ、全く定義が無いことも無い。
一応、「人間と同様な知的処理能力を持つシステム」という大きな枠としては関係者/研究者の間では共通の見解にはなっている。
知的処理能力とはおおよそ以下の組み合わせを持ったもの。

推論
認識
判断

「ロボットとの違い」もAIの定義としては重要な考え方になる。
ア〇ムやドラ●もんの影響でAIとロボットは同軸で語られることもあるが、
AI研究者がロボット研究者というわけにもならないし、
ロボット研究者がAI研究者というわけにもならない。
ロボットの脳に相当する部分であれば、AI研究者兼ロボット研究者ということになるのだろうが、
脳以外であれば、ロボット研究者だが、非AI研究者ということになる。
どちらにしてもAI研究者は「考える(知的な処理能力)」という「目に見えないもの」を中心に扱う領域となる。

レベルと歴史(ブーム)

レベルとしては4段階

レベル1：制御
- 知性無し
レベル2：古典的人工知能
- 探索/推論による複雑な振る舞い
  - なんとなく知性を感じる
レベル3：機械学習
- 大量のサンプルを元に入力出力間の関係性を学習
  - 2000年代から始まったビッグデータ時代との相性が良い
レベル4：ディープラーニング
- 特徴量を学習
  - 画像認識、音声認識、自動邦訳への応用

上記を踏まえた上で歴史を振りかえってみる。

汎用コンピュータの誕生：1946年
- アメリカ：ペンシルバニア大学でエニアック(ENIAC)というコンピュータが誕生
ダートマス会議：1956年(汎用コンピュータ誕生から10年後)
- アメリカで開催
  - 参加者
    - ジョン・マッカーシー
      - この人が最初にAIって言った。
    - マーヴィン・ミンスキー
    - アレン・ニューウェルとハーバード・サイモン
      - この人たちは初のAIプログラム「ロジック・セオリスト」をデモした。
第1次AIブーム：1950年～1960年(推論・検索の時代)
- 探索・推論の研究が進む
  - 迷路とかの「トイ・プログラム」しか解けないという限界
第2次AIブーム：1980年大(知識の時代)
- データベースに専門知識を貯め込む
  - エキスパートシステム
    - 日本では「第五世代コンピュータプロジェクト」の推進
      - 情報の蓄積/管理が困難
第3次AIブーム：2010年以降(機械学習と特徴表現学習の時代)
- ビッグデータの利用
- 機械学習
- 特徴量
  - ディープラーニングの台頭