AIと機械学習

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、過去、現在、そして未来のテクノロジーが、より人間に近い性質を模倣して設計される方法に影響を与える、2つのタイプのインテリジェント・ソフトウェア・ソリューションです。

人工知能はその核心において、人間の知能を模倣してタスクを実行し、同時に収集した情報に基づいて自身を反復的に改良することができるテクノロジーやソリューション、システム、機械です。

機械学習はAIのサブセットであり、使用されるデータに基づいて、パフォーマンスを調べたり改善したりできるソフトウェア・システムの構築に重点を置いています。つまり、すべての機械学習ソリューションはAIソリューションですが、すべてのAIソリューションが機械学習ソリューションであるわけではありません。

人工知能、機械学習、ディープ・ラーニングの比較

人工知能機械学習ディープラーニングこれらの用語は主流になりつつあるとはいえ、多くの人にとってはSF映画の題材のように感じられるでしょう。ここで、物事を単純化して、各用語を一行で定義してみましょう。

• 人工知能（AI）：学習した経験やデータに基づいて、人間の意思決定を模倣するコンピュータの動作。
• 機械学習（ML）：コンピュータがデータから結論を導き出すための処理。MLはAIのサブセットで、コンピュータがプログラミング以外で学習する能力を可能にするものです。
• ディープラーニング：コンピュータが非常に複雑な問題を解決するためのプロセス。ディープ・ラーニングは、多層ニューラルネットワークでの計算を実現するMLのサブセットです。

AIの歴史

人工知能という考え方は、機械における計算技術や能力の出現とともに、1950年代にさかのぼります。目的は単純で、コンピュータを計算の手段として使うだけでなく、実際に意思決定の原動力とすることでした。

つまり、コンピュータは既存のデータを基にした計算による判断だけでなく、より計算された演繹的推論を行うために、様々な選択肢を視野に入れて進化する必要がありました。しかし、それを実現するためには、何十年にもわたる研究と革新が必要でした。人工知能の簡単な形として、ルール・ベース・システムやエキスパート・システムの構築があります。しかし、1980年代から始まったコンピューターの能力向上は、機械学習がAIの可能性を変えることを意味しました。

機械学習の進化

ルールベースの判断は、より単純で変数が明確な状況では有効でした。コンピューターでシミュレートされたチェスでさえ、盤上にどのような駒があり、どの位置にいて、誰の番かといった変数を取り入れた一連のルールベースの判断に基づいています。問題は、これらの状況はすべて、一定のレベルのコントロールが必要だったということです。ある時期から、変数やif/thenルールだけで判断することが通用しなくなりました。

そこで、人間がどのように学習するのかを模倣することにしました。

機械学習は、1980年代に、アルゴリズムが大量のデータを処理し、その結果に基づいて結論を導き出すという考え方で導入されました。例えば、機械学習アルゴリズムに大量のクレジットカード取引を与え、詐欺のフラグを立てるためのif/thenルールを設定した場合、アカウントが通常とは異なる時間帯や異なる地域の店舗で何かを購入した場合など、パターンを作成する二次要因を特定し始めることができます。

このようなプロセスでは、パターンを特定し始めるために、大規模なデータセットが必要でした。しかし、英数字やデータ形式、構文が明確なデータセットは、関係するアルゴリズムに役立つ可能性がある一方で、写真上の顔を識別するような、あまり具体的でないタスクでは問題が発生しました。

2000年代に入ると、テクノロジーはさらに前進し、そのソリューションとして、人間の脳を模倣した学習方法が開発されました。

深層学習と機械学習

ディープ・ラーニングは、情報を相互の関連性に分解し、一連の観察に基づいて推論を行う仕組みで成り立っています。ディープラーニングは、データと機械学習で推論されたパターンを管理することで、意思決定に利用するための多くの参考情報を作成します。一般的な機械学習と同様、学習用のデータセットが大きければ大きいほど、ディープ・ラーニングの結果は洗練されたものになります。

ディープ・ラーニングを簡単に説明すると、予期せぬ文脈の手がかりを意思決定のプロセスに取り込むことができるようになる、ということです。幼い子供がどのように読み方を学ぶかを考えてみましょう。もし「Cars go fast」という文章を見たら、「cars」と「go」は認識できても、「fast」は認識できないかもしれません。しかし、少し考えれば、文脈を手がかりに文全体を推理することができます。「Fast」という言葉は、自動車に関連して聞いたことがあるでしょうし、イラストには速度を示す線が描かれているかもしれませんし、FとAの組み合わせも知っている可能性があります。これらは、「その文字がわかるか」「その音がわかるか」など、それぞれ個別の項目です。しかし、まとめてみると、子どもの脳はその仕組みを判断して文章を読み取ることができるのです。そして今度は、「fast」という単語を見たときに、どのように言うかを練習することになるのです。

このように、様々な要素を分解して機械学習的に判断し、それらがどのように結びついているかを見て、最終的な結果を導き出すのがディープラーニングの仕組みなのです。

人工知能ソフトウェア

人工知能ソフトウェアは、機械学習やディープラーニングを活用した意思決定や自動化により、組織の効率性を高めることができます。予測モデリングからレポート作成、プロセスの自動化まで、人工知能は組織の運営方法を変革し、効率と精度の向上を実現します。Oracle Cloud Infrastructure（OCI）は、AIとMLを活用したクラウドベースのデータ管理の基盤を提供します。