Google DeepMindはビデオゲームのプレイ方法を学習する人工知能です。DeepMindは人工ニューラルネットワークを用いた人工知能で、前述した囲碁ができるAlphaGoもこのGoogle DeepMindを用いて作られています。DeepMindは今後、ゲームだけでなく、より社会に関わりのある形で発展していくように研究を進めていく方針です。
Pepperはソフトバンクの販売する、人工知能を搭載したロボットです。Pepperは搭載されたカメラやマイクを用いて人の名前や顔を覚え、認識してコミュニケーションを取ります。また、感情を読み取る独自の「感情機能」を搭載しており、対応する相手の感情を読み取り、それに即した行動をとります。
冒頭で、「IBMのWatsonは厳密には人工知能ではない」と解説しましたが最近、一部のメディアでは人工知能としてWatsonが紹介されていたり、IBMのWatson公式サイトでも「人工知能Watsonにテープ起こしさせてみた」という記事をピックアップしたりしているところを考慮すると、Watsonも人工知能の1つとして紹介しておく必要があるかと思いますので、今回は人工知能の1つとして紹介いたします。Watsonはコグニティブ・テクノロジーで、音声や画像だけでなく、人物の性格などのさまざまな情報を分析、学習できるとして、強い人工知能の有力候補に挙がっています。
人工知能のプログラミングには主に、以下のプログラミング言語が用いられます。
Pythonは汎用性が高く、シンプルであることから人気の高い言語です。近年では人工知能だけでなくビッグデータの処理に向いていることから統計学などにも用いられ、日本でも知名度が上昇しています。PythonについてはPython入門前に知っておきたい特徴とおすすめ教材9選をご覧ください。
C言語とは、40年以上の歴史を持つプログラミング言語です。C言語はシンプルで柔軟な仕様のため、汎用性が高く、ソフトウェア開発から組み込み系まで幅広く用いられています。C++は、このC言語をオブジェクト指向にしたプログラミング言語です。オブジェクト指向にすることでオブジェクトやクラスを用いた効率の良いプログラミングが行えるようになります。
JavaはC言語を始め、さまざまな言語の影響を受けて開発されたプログラミング言語で、上記2つのプログラミング言語同様に汎用性が高く、人気です。組み込み系やスマートフォンのシステム、スーパーコンピュータまで幅広く使用されています。
それでは、機械学習について学習するうえでおすすめのサイトや書籍を5つ紹介いたします。
人工知能のやさしい説明「What's AI」は、人工知能とはどういうものか、人工知能の歴史、最近の人工知能事情、人工知能についてのFAQなどが網羅されているため、1つのサイトで多くの知識を得られます。
機械学習チュートリアルは、40枚程度のスライドで構成されていて、機械学習について、基本的なことや主な用途、使用される分野やその仕組みなどを丁寧に解説しています。
Deep Learningは、その名の通り、ディープラーニングについて解説されているスライドです。ディープラーニングについての基本的な専門用語が多く出てきますので、わからない用語はインターネットで検索しながら読んでいけば、それだけで勉強になります。
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人工知能は人間を超えるかは、人工知能の基本的な知識や、これまでの人工知能の歴史、経緯、現在の人工知能にできることなどをわかりやすく解説しています。専門的な知識を持っていない方でも読みやすくなっているため、人工知能について学び始めるときにおすすめです。
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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装は、ディープラーニング、人工ニューラルネットワークについて基礎から学び、実際にPythonを用いてディープラーニングを作成するということを目的とした教材です。本格的な内容ですが、図解を用いているのでディープラーニング初心者にも理解しやすくなっています。
それでは最後に近年の人工知能の動向や将来性などを解説いたします。
近年の人工知能はディープラーニングに注目が集まっています。今回いくつかの人工知能を紹介しましたが、これらはまだまだ人工知能の理想形ではありません。人工知能の最終目的の1つは、人間のように考えて柔軟に行動できるモノを実現することです。現段階では、人工知能は想定外の事態に対応できないという弱点があるため、まだまだ不安要素が多く、人間の目に付く範囲でしか使用できません。
しかし、ディープラーニングの研究が進めば、さまざまなシチュエーションでの想定実験を繰り返し行って経験を積ませることで、想定外の事態であっても人間のように考えて、自ら解決策をひらめき、行動できるようになるかもしれません。そのために、ディープラーニングは人工知能にとって、非常に重要なポイントと言えます。
将来的には現在よりも人工知能は、我々にとって身近なものとなり、街中のいたるところに配備されると予想されます。それらの人工知能をあらゆるIoT製品などと連携させて、より便利な街づくり、いわゆるスマートシティ化ができると期待されています。
それだけでなく、さまざまな職業を人工知能に担当させることも期待されています。例えば危険な場所での作業や、工数の掛かる業務などを人工知能に担当させることが望まれています。