● 人工知能(AI)の種類

　2021.10.03

RaspberryPi の 4WD Car を自動運転で動かそうとすると、
どうしても人工知能(Artificial Intelligence) を使用しなければなりません。

　人工知能のイメージ
　　


この AI にはどの様な種類があるかというと、機械学習(Machine learning)と
深層学習(Deep learning)に分けられます。
Googleは 2015年にTensorFlow という AI を開発して公開しました。
Google は太っ腹ですね、このSoftWare は誰でも無料で使用する事ができます。
その後、Facebook が 2017年に自然言語の検索を目的とした PyTorch という
AI を開発しました。
この SoftWare も公開されており、無料で使用する事ができます。
これらの SoftWareは、誰でも無料で使用出来るので 2015年以降は様々な分野で
急速にAI を使用したサービスが始まっています。

1. 機械学習(Machine learning)
　大量data を Computer に学習させて、ルールやパターンを作り出す技術です。

　●教師あり学習 (supervised learning)
　　「data」と「答え」をセットで用意して学習させる方法。
　例
　・お店の売り上げを、天気、曜日、気温によって予測したい時
　・迷惑 mail の振り分け機能（特定の単語を△個含んでいれば迷惑mailにする）

　●教師なし学習 (unsupervised learning)
　　正解がない学習方法であり、現在あるdataから規則性や傾向を導き出す時に
　　使います。
　例
　・ワインを、酸味とアルコールの強さでgroup 分けする。
　・アンケート回答の分類で、傾向をみる。
　・顧客data から性別・年齢・職業で分類して売上の傾向をみる。

　●強化学習 (reinforcement learning)
　　試行錯誤しながら一定期間で「目的を達成するのに最適な方法」を
　　探し出す学習。
　例
　・お掃除ROBOT ルンバは、最初は壁にぶつかるが、
　　学習が進むと壁を避ける様になります。

2. 深層学習(Deep learning)
　機械学習の手法の一つで人間の脳のしくみ(neural network)を模倣した AI。
　人間の神経細胞（neuron）のつながりを参考に作られています。
　data量が十分にあれば人間がひとつひとつ手を加えなくても、
　Computer が自動的に dataの特徴を見つけ出してくれる技術のこと。
　このため人間が予想していない結果を出してくる場合もあります。
　例
　・自動運転技術
　・顔認証
　・AlexaやSiri
　・音声の文字起こし
　・Google翻訳
　・Facebook 誹謗中傷などの自然言語検索



　人工知能の概念図