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機械学習とAIの違い

機械学習とは何か?AIとは何か?テクノロジー分野ではこれらがホットワードになっており、様々な研究が進められています。ニュースでも度々「AIを活用した〇〇が…」や「機械学習によって実現した…」などといった文言を耳にします。しかし、この機械学習とAIについて詳しく解説できる、という方は少ないでしょう。

そこで今回は、非エンジニアでも知っておきたい機械学習とAIの違いをご紹介します。もしかすると、数年後には皆さんの仕事は無くなっているかも!?

機械学習って何?

機械学習はコンピューターに対して何らかの指令とデータを与えて、反復的に学習することでそこにある規則性を見つけ出すための研究分野です。有名な事例としては「Googleの猫※1」が挙げられます。

これは、Googleが開発した人工のニューロンネットワーク※2(いわゆる人工知能)が、猫を認識できるようになったという事例です。2012年6月に発表されたこのニュースは世界中の開発者に衝撃を与えたものです。しかし、この時点で画像認識技術はすでに確立されています。では一体何がすごいのか?

通常、機械学習というのはデータに特定のラベルを付けてコンピューターに読み取らせます。たとえば自動車の画像認識をするための機械学習なら、自動車の画像に「これは自動車だ」というラベルを付けて大量の画像データを読み取らせます。そうすることでコンピューターは自動車の特徴を自ら学び、最終的には自動車を「自動車だ」と認識できるようになるのです。

しかしGoogleの人工ニューロンネットワークは、データにラベルを付けない状態で大量のデータを読み取らせ「これは猫だ」と認識するようになったのですから驚きです。GoogleはYouTube上の猫の画像データを大量に読み取らせ、これをコンピューターが自ら学び猫と認識するようになりました。

ちなみにこの時から「深層学習(ディープラーニング)」という言葉が注目されるようになります。

ディープラーニングとは?

ディープラーニングとはコンピューターに大量のデータを読み込ませることで、その学習能力を高めるという研究分野です。これだけなら機械学習と同じですが、ディープラーニングではデータのラベルや正解を与えません。最終的な報酬だけを与えて、コンピューターに自ら学習するよう仕向けます。

たとえば再度Googleの事例になりますが、昨年に同グループであるDeepMind(ディープマインド)が開発した囲碁AIの「Alpha GO」が世界最強棋士を撃破したというニュース※3が話題になりました。

Alpha GOはコンピューター同士の対局を繰り返したり、人間の打ち筋のパターンデータを大量に読み込んだりすることで反復的に学習し、最終的には囲碁世界チャンピオンを降すことに成功しました。

機械学習が単純な反復学習だとすれば、ディープラーニングはより高度な機械学習だと言えます。

AI(Artificial Intelligence)って何?

2001年にスティーブン・スピルバーグ監督が指揮をとった「AI」という映画が話題を集めました。このストーリーは人間と同じ心を持ち家族に対する永遠の愛がインプットされた人工知能(少年)が織り成す悲しい物語です。「AI」と聞くと人間と同じような心を持った人工知能や、スターウォーズに登場するC3POやR2D2といったロボットをイメージする方が多いかもしれません。しかし現実世界に、そうしたロボットは存在しません。

では、AIとは一体何なのか?AI研究の第一人者として知られる計算機科学者のジョン・マッカーシー教授はAIを次のように定義※4しています。

“It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable.”
(知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術です。人の知能を理解するためにコンピュータを使うことと関係がありますが、自然界の生物が行っている知的手段だけに研究対象を限定することはありません。)

噛み砕いて説明すると、AIとは人間の知能を理解したり真似るためのコンピューターを開発する分野ではあるものの、必ずしも人間やその他自然界の生物が行っている行動を再現するためのものではない、ということです。前述した人工知能ロボットのような研究分野はあるものの、それよりも日常やビジネスに混在する何らかの課題を解決するために、AIという研究分野が存在していることの方が圧倒的に多いのです。

たとえば大手銀行会社のコールセンターにて導入が進んでいる、アシスタント専門のAIがあります。これは問い合わせをした顧客とオペレーターの会話を分析して、会話内容をテキストとして記録したり会話の内容によって必要な情報を提示したりと、様々なサポートをしてくれるAIです。このAIにはもちろん感情はありませんし、実態のあるロボットでもありません。あくまでオペレーターの業務をサポートするためのコンピューターです。しかしそこには、AI研究の最新技術が無数に取り入れられています。

このように、AIとはどちらかというと「実体のあるロボット」よりも「実体のないコンピューター」という形で研究されていることが多く、日常やビジネスにある様々な課題を解決するために存在しています。

将来的にはAIが進歩によって「人間の仕事が無くなる」とまで言われているので、非エンジニアであってもAIの動向は常に察知して、自身のキャリアについて考えるときも必要になるでしょう。

最後に機械学習とAIの違いについて説明すると、機械学習とは数あるAI研究分野の一つであり、AIという括りに機械学習が存在しています。これらの概要や違いを知っておくと、どこかで役に立つシーンがあるかもしれません。

※1Google、大規模人工ニューロンネットワークを用いた研究成果を紹介
※2ニューロンネットワークとは人間の脳内にある神経細胞とその繋がりを指します。
※3GoogleのAlphaGo、囲碁の世界チャンピオンに対し(半目差で)勝利
※4WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE? Basic Questions

実践 機械学習 – レコメンデーションにおけるイノベーション –

実践 機械学習 – レコメンデーションにおけるイノベーション –
機械学習とレコメンデーションにおける、もっとも洗練され、効率的なアプローチの1つに至る鍵は、「仔馬が欲しい」という状況の観察の中にあります。

どれを選べばいいのかめまいがするほどの数多くのアルゴリズムがあり、それらの中から選択をするためだけでも、選択肢を理解し、合理的な判断を行うのに必要な、高度な数学の背景知識を十分に持っていることが前提になります。

こちらの資料は、機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方におすすめです。

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