G検定 人工知能(AI)の定義・分類

G検定受験者のために人工知能の定義と分類とその歴史についてまとめました。

人工知能に関する歴史を理解するには、過去に起こった3回のブームについて体系化して習得することが重要です。その時代のテクノロジーと社会ニーズ、コンピュータ性能の進化によって、その時代のブームの内容は異ってきます。また、近年の人工知能の脅威論が台頭してくる流れを理解することがポイントです。

この記事を読んでわかること
  • G検定に要求される人工知能の定義と分類
  • 人工知能に関する歴史「過去3度のAIブーム」の解説
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人工知能の定義と分類

人工知能(AI)とはArtificial Intelligenceの略称で、ロボットの脳に当たる部分であり、ロボットのみを対象としているわけではなく知的な処理能力を扱う学問です。

各専門家による人工知能の定義

以下の表はAI研究者によるAIの定義をまとめたものです。専門家の間でも人工知能の定義は定まっていないのが現状で統一的な定義はありません。

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研究者
(所属)
定義
中島秀之
(公立はこだて未来大学)
武田英明
(国立情報学研究所)
人工的につくられた、知能をもつ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能全体を研究する分野
西田豊明
(京都大学)
「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である
溝口理一郎
(北陸先端科学大学院)
人工的につくった知的な振る舞いをするためのもの(システム)である
長尾真
(京都大学)
人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである
堀浩一
(東京大学)
人工的に作る新しい知能の世界である
浅田稔
(大阪大学)
知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない
松原仁
(公立はこだて未来大学)
究極には人間と区別が付かない人工的な知能のこと
池上高志
(東京大学)
自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法制に関係なく、あるいは逆らって、人工的に作り出せるシステム
山口高平
(慶應義塾大学)
人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム
栗原聡
(慶應義塾大学)
人工的につくられる知能であるが、その知能のレベルは人の超えているものを想像している
山川宏
(元ドワンゴ人工知能研究所)
計算機知能のうちで、人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼んで良いのではないかと思う
松尾豊
(東京大学)
人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。人間のように知的であるとは、「気づくことができる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し、現象をモデル化することの出来るコンピュータという意味である
(出典)松尾豊「人工知能は人間を超えるか」(KADOKAWA)p.45

人工知能の分類

人工知能は知能レベルによって以下のように分類されます。レベル3より上位のAIは、実際に人間が明示的にプログラミングせずに機械が自ら学習します。

レベル
シンプルな制御プログラム

最も単純な働きをする人工知能(AI)としての制御プログラム
 例)エアコン、洗濯機などの家電制御

レベル
古典的な人工知能

探索・推論、知識データから、様々な局面に対して対応できる
 例)掃除ロボット、将棋ソフト、自動運転など

レベル
機械学習を取り入れた人工知能

多くのサンプル数から入力と出力のパターンを学習する
 例)Googleなどの検索エンジンなど

レベル
ディープラーニングを取り入れた人工知能

人工知能が自分自ら特徴量の学習ができる。
 例)画像認識、音声認識、自動翻訳の分野で活用が期待

「強いAI」と「弱いAI」

哲学者ジョン・サール氏が1980年に発表した論文で提唱した「強いAI」と「弱いAI」の分類。人工知能の脅威論による「強いAI」の概念と重なる。

「強いAI」と「弱いAI」
  • 強いAI
    「適切にプログラムを与えられたコンピュータが人間が心を持つのと同じ様に、プログラム自体も心を持つ」と定義される
  • 弱いAI
    「意識・思考を持たない人工知能」と定義され、特定のタスクに特化されたAI

重要単語

AI効果

すでに解決済みの人工知能技術は、人工知能ではなく自動化と捉える心理効果。時代によって人工知能の目指すところは随時変わっていきます。

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