AI、機械学習、ディープラーニング

現代の技術時代において、AI、機械学習、ディープラーニングという用語はますます一般的になっています。多くの人がこれらを同じ意味で使うこともありますが、実際にはこれらは密接に関連しながらも異なる三つの概念です。

例えば、2016年にGoogleのAlphaGoが囲碁のチャンピオン、李世乭（イ・セドル）を破った際、メディアはこの勝利を説明するためにAI、機械学習、ディープラーニングという用語を交互に使用しました。実際には、AlphaGoの成功にはAI、機械学習、ディープラーニングのすべてが貢献していますが、これらは同じものではありません。

この記事では、AI、機械学習、ディープラーニングの違いとそれらの関係性を明確に理解できるように解説します。 INVIAI と一緒に詳細を探ってみましょう！

人工知能（AI）とは？

人工知能（AI）は、人間の知能や認知機能を模倣できるシステムを作ることに焦点を当てた広範なコンピュータ科学の分野です。

言い換えれば、AIは問題解決、意思決定、環境認識、言語理解など、人間の知能を必要とするタスクをコンピュータが実行できるようにするすべての技術を含みます。AIはデータ駆動型の学習手法に限定されず、人間がプログラムしたルールベースや知識ベースのシステムも含まれます。

AIの分類

人工知能の概念の可視化

機械学習とは？

機械学習（ML）は、AIの一分野であり、コンピュータがデータから学習し、明示的な逐次プログラミングなしに精度を徐々に向上させるアルゴリズムや統計モデルの開発に焦点を当てています。人間がすべての指示を書く代わりに、MLアルゴリズムは入力データを分析してパターンを抽出し、新しいデータに遭遇した際に予測や判断を行います。

明示的にプログラムされなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野。

— アーサー・サミュエル、1959年

機械学習の種類

機械学習のワークフローとプロセス

ディープラーニングとは？

ディープラーニング（DL）は、機械学習の専門分野であり、多層の人工ニューラルネットワークを用いてデータから学習します。

「ディープ」とは、多くの隠れ層（通常3層以上）を持つネットワークを指し、この多層構造によりモデルは高度な抽象レベルで複雑な特徴を学習できます。ディープラーニングは人間の脳の機能に着想を得ており、生物学的な神経ネットワークを模倣した人工「ニューロン」が接続されています。

要件と利点

ディープラーニングのニューラルネットワーク構造

AI、ML、ディープラーニングの関係性

これらの技術の階層的な関係を理解することが重要です：ディープラーニング ⊂ 機械学習 ⊂ AI。AIは最も広い分野であり、機械学習はAIの一部、ディープラーニングは機械学習の一部です。

AI、ML、DLの階層的関係図

AI、ML、ディープラーニングの主な違い

階層的な関係があるものの、AI、ML、DLは範囲、動作、技術的要件に明確な違いがあります。主な違いを見てみましょう：

AI、ML、DLの特徴比較概要

適用例

AI、ML、ディープラーニングの実用例

違いをより理解するために、各技術の典型的な実用例を現実のシナリオで見てみましょう：

AI、ML、DL技術の実世界での応用例

まとめ

AI、機械学習、ディープラーニングの違いを理解することは、技術選択や用語の正しい使用に不可欠です。

将来的にはデータ量の増加と要求の高度化に伴い、ディープラーニングはAI分野の新たな進展を牽引し続けると期待されています。これらの技術の相乗効果により、産業界で前例のない可能性が開かれるでしょう。