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AIと機械学習

人工知能(AI)と機械学習(ML)は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、過去、現在、将来のテクノロジーがより人間のような性質を模倣するようにどのように設計されるかに影響を与えています。

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。

人工知能と機械学習とディープ・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次第に主流になりつつあるが、多くの人にとって、科学小説映画の主題のように感じている。簡略化し、各用語の1行の定義を試してみましょう。

  • 人工知能(AI): 学習した経験と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・アクション。
  • 機械学習(ML): コンピュータがデータから結論を導き出すことができるプロセス。MLは、コンピュータがプログラミングの外部で学習できるようにするAIのサブセットです。
  • ディープラーニング: コンピューター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MLのサブセットであり、多層ニューラル・ネットワークで計算を実行可能にします。

AIの歴史

人工知能のアイデアは、機械の計算技術と能力の出現とともに1950年代までさかのぼります。目標は単純で、計算の手段としてコンピュータを使い過ぎ、実際に意思決定を推進することでした。

そのため、コンピューターは既存のデータに基づく計算の意思決定にとどまらなくてはならなかったため、より計算された控除推論のために、さまざまなオプションをさらに詳しく調べる必要がありました。しかし、この実現には何十年もの研究とイノベーションが必要でした。人工知能の簡単な形式は、ルールベースまたはエキスパート・システムを構築することです。しかし、1980年代からコンピューターの電源が投入されると、機械学習はAIの可能性を変えることになります。

機械学習の進化

ルールベースの決定は、明確な変数を持つより単純な状況のために機能しました。コンピュータによってシミュレートされたチェスも、ボード上の要素、配置、回転などの変数を組み込んだ一連のルールベースの決定に基づいています。問題は、これらの状況はすべて特定のレベルの制御を必要としていることです。ある時点で、変数に基づいてのみ意思決定を行うことができ、if/thenルールは機能しませんでした。

その時は、人間がどう学んだかを模倣することだった。

機械学習は1980年代に導入され、アルゴリズムが大量のデータを処理し、得られた結果に基づいて結論を判断し始めました。たとえば、機械学習アルゴリズムによって、不正のフラグを立てるif/thenルールを使用して大量のクレジット・カード・トランザクションにフィードされた場合、通常とは異なる時間帯または異なる地理的な場所の店舗でアカウントが何かを購入する場合など、パターンを作成したセカンダリ要因の識別を開始できます。

このようなプロセスでは、パターンの識別を開始するために大規模なデータセットが必要でした。ただし、明確な英数字、データ形式、および構文を含むデータセットは、関連するアルゴリズムに役立つ可能性がありますが、図の面を識別するなど、あまり目に見えない他のタスクによって問題が発生する可能性があります。

2000年代にはテクノロジーがさらに一歩進み、これに対する解決策は人間の脳を模倣した学習方法論を作成することでした。

詳細学習と機械学習

ディープ・ラーニングは、情報を相互に接続された関係に分解することで機能します。これは、一連の観測に基づく推定です。ディープ・ラーニングは、機械学習によって推定されるデータとパターンを管理することで、意思決定に使用する多数の参照を作成します。標準的な機械学習の場合と同様に、学習用のデータ・セットが大きいほど、ディープ・ラーニングの結果がより洗練されます。

ディープ・ラーニングを説明する簡単な方法は、予期しないコンテキストの手がかりを意思決定プロセスに取り込むことができることです。幼い子供がどのように読書を学ぶかを考えてみましょう。「戦争は速くなる」という文が見えたら、彼らは「戦争」と「死」という言葉を認識するが、「早い」とは認めない。しかし、考えれば、文脈の手がかりで文全体を推測できる。「高速」とは、以前車に関連して聞いた可能性が高い言葉で、図には速度を示す線が示され、文字FとAがどのように連携するかがわかる場合があります。これらの項目は、「その文字を認識し、その音を把握しますか?」など、個々の項目です。しかし、まとめると、子供の脳はどのように機能するかを決定し、その文を読むことができます。また、次回に「早い」という単語が見えてくるようになる。

これは、ディープ・ラーニングがどのように機能するかです。様々な要素を分解して機械学習に関する意思決定を行い、最終結果を推測するために相互に接続する方法を確認します。

AIソフトウェア

人工知能ソフトウェアは、機械学習とディープラーニングを活用した意思決定と自動化を使用して、組織の効率を向上させることができます。予測モデリングからレポート生成、プロセス自動化まで、人工知能は、組織の運営方法を変革し、効率と正確性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。