こんにちは、インフォマティクスの空間情報クラブ編集部です。
現代のテクノロジーでよく耳にする「AI」「機械学習」「深層学習」「強化学習」「生成AI」といった言葉。どう違うの？どんなことに応用されているの？と思われている方も多いのではないでしょうか。
今回はこれらの概要や違いをわかりやすく解説します。
目次
AI（人工知能）
AI（Artificial Intelligence、人工知能）とは、人間のように考え、学び、判断することができるコンピュータシステムのことを指します。
膨大な量のデータを分析して最適な答えを出すことを得意とする全般技術（大きい概念）のことをいいます。
機械学習
機械学習はコンピュータにデータを使って学習させる手法です。データからパターンやルールを見つけ出し、それをもとに予測・判断を行います。
機械学習には2種類の学習手法があります。
- 教師あり（入力と正しい出力のペアを使って学ぶ）
- 教師なし（入力データのみからパターンを学ぶ）
スパムメールのフィルタリング、顧客の購買予測、医療診断支援などに活用されます。
深層学習（ディープラーニング）
深層学習は機械学習の一つで、多層構造のニューラルネットワークを使って大量のデータからパターンを学習する手法です。
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模倣した構造を持っており、層を重ねることで複雑なデータパターンを学習できるため高精度な予測や認識が可能になります。
画像認識（顔認証・物体検出）や音声認識（音声アシスタント）、自然言語処理（NLP）（チャットボット・翻訳）などに活用されています。
強化学習 (Reinforcement Learning)
強化学習も機械学習の一つで、エージェント（コンピュータ）が環境とのやり取りで取得したフィードバックから最適な行動を学んでいく手法です。
AI囲碁/将棋、掃除ロボットなどに活用されています。
深層強化学習
深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法です。
強化学習と同様、特定状況下における最適な行動方針を学ぶ手法ですが、深層強化学習では、エージェント（コンピュータ）が行動を決める際にニューラルネットワークが使われます。
このため、より複雑な環境における意思決定や制御問題を解決できるようになります。
ロボット制御、自動運転、ゲームAIなどで活用されていますが、その特性から産業ロボット制御や物流最適化などへの適用も進められています。
生成AI
生成AI（Generative AI）はAIの中でも新しいものを創り出すことに特化した技術です。
生成AIの技術にも深層学習が使われていますが、予測・分類だけではなく、入力された情報をもとに新しいアイデアやコンテンツを創出できる点が特徴です。
質問やリクエストに応じて回答文を返したり、テキストから絵を生成したりすることができます。
学習手法の関係性
上述の手法を階層で表すと以下のようになります。
- AI：最も大きい概念で、その中に機械学習や生成AIが含まれます。
- 機械学習：データを使って学習する手法全般のことで、その中に深層学習や強化学習、深層強化学習が含まれます。
- 生成AI：創造的な活動を行う技術であり、主に深層学習を使って新しいコンテンツを生成します。
おわりに
AI、機械学習（深層学習・強化学習）、生成AIはいずれも異なる目的や特徴を持ちながら「知能を持ったコンピュータ」を作り出すための技術です。今後これらはさまざまな分野でさらなる進化を続け、私たちの生活や働き方、ビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが期待されます。
その一方で、AI技術と人間が共生してより良い社会に向かうためには、技術の高度化だけでなく倫理的な視点も十分に考慮する必要があります。これらの課題をどう克服しながら進化させていくかが、今後のAI発展において重要なポイントとなるでしょう。
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＜参考＞
『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』（ KADOKAWA/中経出版／松尾豊（著））
『図解これだけは知っておきたいAI（人工知能）ビジネス入門』 （成美堂出版／三津村 直貴 (著)）
Google AIウェブサイト、Google DeepMindウェブサイト
