機械学習とAIの違いとは?ディープラーニングとの関係についても解説

プログラミング
AIの定義はあいまいで、機械学習などとの区別は難しくなっています。人工知能やマシンラーニングのように言い換えられることや、深層学習などの似た言葉もあります。AIの一部に機械学習や深層学習があると考えられていますが、こうした技術のうち特に高等なものに対してAIと呼ぶこともあります。近年では後者の意味で使われることが多くなっています。
機械学習とAIの違いとは?ディープラーニングとの関係についても解説

「機械学習」や「AI」といったワードをよく聞くようになりました。これらは昨今のトレンドとも言えるもので、特にAIについてはITに精通していなくても耳にする機会が増えています。
しかし深層学習や人工知能など、似たようなワードも多くあるため、何がどのような意味なのか混乱している方も多いのではないでしょうか。
ここでは、機械学習やAIが何者なのか、そしてそれぞれにどのような種類があるのか解説していきます。

機械学習とAIの定義・種類について

機械学習やAIは、別個の存在と考えることも、それぞれに関連を持つ存在であるとも考えられます。その関係性については、これらの言葉を広義に定義する場合と狭義に定義する場合とでも変わってきます。そして機械学習とAIは、機能や使用目的に応じて種類を分けることも可能です。

AIの定義に関して

まずAIについてですが、これはArtificial Intelligenceの略で、「人工知能」と同義になります。人間の脳が行っている作業を人工的に再現するためのソフトウェアやシステムのことを指します。広義にはこのような意味になりますが、最近ではそのような機能のうち、特にパフォーマンスが高く人間に近い思考ができるものを限定してAIと呼ぶ傾向にあります。

一方機械学習は、あるデータを元にコンピュータが学習し見えていないものを予測する技術のことを言います。
大量のデータを処理することで規則性などを自動的に見出だす技術のことです。人間と同等とは言えませんが、このような処理は人間の脳でも行われています。
広義のAIが人間の知能を再現する技術であることと比較すれば、機械学習はAIの一部ということが言えます。

AIの種類に関して

AIは「特化型人工知能」と「汎用人工知能」とに種類分けすることができます。特化型人工知能は、特定の分野においてのみ能力を発揮するAIのことです。「弱いAI」という言い方をすることもできます。これはあくまで人間がある目的を達成するために利用するツールとしての存在であると言えます。

これに対して汎用人工知能は人間のように、分野を限定することなく能力を発揮するAIを意味します。「強いAI」と呼ぶこともでき、AI自身が心を持つように自ら判断し思考を行うものと言えます。

一方、機械学習はデータを処理するアルゴリズムの違いによって分類されることが多く、「教師付き学習」と「教師なし学習」、さらに「強化学習」とに分けることが一般的です。

教師あり学習では入力するデータとともに出力の正解が与えられた状態で学習を始めます。入力と出力の関係性が学習できれば、未知のデータから出力の予測ができるようになります。教師なし学習では入力するデータに対する出力の正解が与えられません。教師あり学習は入力と出力の関係を学習するものでしたが、教師なし学習はデータの構造を学習するものになります。

強化学習は、価値を最大化する行動を学習するものになります。ゲームにおけるスコアや株の売買では、どのタイミングでどのような行動をすべきかが重要になります。現在の状態を観測して各行動を評価しつつ情報を更新していくことで最も価値のある行動を学習していきます。

機械学習やAIはどこで使われているか

コンピュータで人間の思考を再現していると聞くと、近未来的でイメージが掴みにくいかもしれません。しかし実際これらの技術はすでに色んな場面で活用されています。

最新の応用例

機械学習やAIはスパムの検知などにも応用されています。メールが送られてきた際、メッセージの内容をコンピュータが自動識別し、どれがスパムなのか判断してくれます。顔検出機能にも使われており、画像や動画から、どの部分が人間の顔なのか自動で判断することができます。スマホにも機種によってはこの機能が搭載されており、撮影した写真を人物ごとに分類してくれるようになります。

自動車の自動運転でも応用されています。自動車の前方に人間や障害物がないか判断、そして進むべき道路を自動で識別して運転することができます。

ここで紹介したもの以外にもまだまだ応用例はあります。こうした技術は今後も進化し、より効率的な社会を実現するようになるでしょう。

機械学習とAIの違いまとめ

AIを広義の意味で考えた場合、AIを構成する要素の一部が機械学習であると言えます。ただし狭義のAIについては、機械学習のアルゴリズムの1つである深層学習について知る必要があります。

深層学習(ディープラーニング)との関係とは?

深層学習は、人間の脳の仕組みを応用して作られており、これによって、より難易度の高い認識や判別機能をコンピュータに持たせることができます。ただ高い判別機能を持っているだけでなく、何を学習すべきか、ということも自ら見出す動作をするという点で一般的な機械学習とは異なります。

広義のAIでは深層学習や機械学習を含む広い意味がありましたが、最近使われることの多い狭義の定義では、このような深層学習を応用して人間やそれ以上の能力を持ったものがAIとされています。

まとめ

広義のAIでは、機械学習がAIの一部に含まれることになります。機械学習はあるデータの構造や入力と出力の関係を学習する技術のことで、深層学習ではもう一歩踏み込むことで人間のような思考をコンピュータに持たせた技術のことを言います。AIの一部に機械学習、そして機械学習の一部に深層学習があるという関係性です。

しかし近年では、こうした技術のうち、より人間に近い思考を持ち、高等な判断等が可能なものに対してAIと呼ぶことが多くなっています。機械学習や深層学習に比べるとAIの定義はあいまいで、定まっていないというのが現状と言えるでしょう。


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