ひと目で分かる図版付き

人工知能（AI）はどのような技術で構成されているのか？

AIアプリケーションは、モノリシック（単一）なツールではなく、高度な機能を提供するために、さまざまなツールや技術の集合体として構築されている。ひと目で分かる図版で説明する。

公開 2017年11月16日 09時01分

更新 2017年11月16日 06時36分

著者

Ed Burns

[TechTarget]

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　人工知能（AI）について論じるとき、AIという1つのテクノロジーを話題としているわけではない。実際、AIツールは複数の個別のコンポーネントで構成されており、それらを組み合わせて、われわれがAIであると一般的に考えているアプリケーションが構築されている。

　では、主要なAIコンポーネントには何があるのであろうか？　まず、基盤となる機械学習アルゴリズムを書いたり学習させたりするための専用ハードウェアとソフトウェアが挙げられる。

　機械学習の一手法である深層学習では、データ処理を行うアルゴリズムを学習させるために、人間が学習するのと幾つかの点で似た方法である直感的なアプローチがとられる。このアプローチにより、素晴らしい結果を得られる一方で、アルゴリズムを訓練させるためには、膨大な量のデータが必要となる欠点もある。そのため、データサイエンティストは、モデルを訓練し学習時間を短縮するために、GPUの処理能力を必要とする。

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　AIの開発に最適な、これぞというプログラミング言語は1つとしてないが、幾つかのプログラミング言語は他の言語より際立っている。Pythonはデータ分析アプリケーション用の汎用プログラミング言語として急速に普及しつつあり、AIアプリケーション開発用としても同様に普及しつつあるのは不思議ではない。JavaとC言語は低水準で深いプログラム制御を提供しているので同様に広く使われているが、逆に、これらの制御によってPythonよりも複雑となっている。Googleがオープンソース化したTensorFlowも、AIのコンポーネントの1つとして注目を集め始めている。

　今日、さまざまな形のAIアプリケーションが見られる。Webサイトの翻訳からパーソナルアシスタントとしての役割まで、AIアプリケーションは、あらゆることをしている。

　しかし、ほとんどのAIサービスの一般的なテーマは、人間の言語を理解し、言語内によく出てくる、多くの場合、曖昧な意味を解釈する能力である。また、真のAIアプリケーションは機械学習を用いて、新しい情報を取り込み、時間をかけてその情報を利用し、AIアプリケーションの性能を向上させる。

　AIの誇大宣伝が加熱していくにつれて、ベンダーとテクノロジーエバンジェリストは、あらゆる種類のものをAIと呼ぶようになっている。彼らがAIと呼ぶものは、機械学習のようなAIの1つのコンポーネントであることが多い。

　図版に記載した技術は、AIコンポーネントの完全なリストとは、かけはなれているが、このリストを見るだけで、AIが複雑であることが示唆されている。AIとはツールと技術の集合体なのである。

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