「AI(人工知能)」とは総合的な概念と技術、「Deep Learning(深層学習)」とはAIを支える手法のひとつです。

例えば、人は動物を見たとき「イヌ」か「ネコ」なのかを瞬時に判断します。目や耳から得た情報を現在までの経験や知識、体験等と照らし合わせ、「どの動物なのか」「どんな種類なのか」を推測しています。AI(人工知能)も、人間の脳が行っている『推測』をコンピューターで行います。
その際に重要なのが『学習』です。この工程がなければAI(人工知能)も推測ができず、適切な回答を導き出すことができません。適切な回答を判断するために、必要な法則やルールなどをAIに学習させます。その学習方法を「機械学習(Machine Learning)」と呼びます。機械学習には「深層学習(Deep Learning)」という方法があります。
人間も赤ちゃんの時は動物を判別できませんが、成長し学習することで「イヌ」なのか「ネコ」なのか判別できるようになります。人間のようにAIも学習することで成長していきます。より人間の脳に近い手法である「Deep Learning(深層学習)」に注目が集まっています。

AI(人工知能)とは

AIとは、「Artificial Intelligence」の頭文字を取った言葉で、日本語では「人工知能」と訳されます。Wikipediaでは、「人工的にコンピューター上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術を指す」(Wikipediaより引用)とあります。

AI(人工知能)には、「コンピューターが人間のように“学習”し、知識をもとに“推測”する」ことが求められています。スマートフォンの音声認識や自動運転、インターネットでの検索や、画像処理やロボット制御など、さまざまなところにAI(人工知能)が活用されています。

また、AI(人工知能)は1950年代から研究が始まっています。Deep Learning(深層学習)を活用した現代のAI(人工知能)の発展は、「第三次人工知能ブーム」と言われています。

Deep Learning(深層学習)とは

機械学習は、大量のデータから関連性や規則性を探しだし、予測や判断を行う手法です。

機械学習を発展させた手法をDeep Learning(深層学習)と言います。「ディープニューラルネットワーク」人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズムを用い、学習データの組み合わせや特徴量の設定をAI(人工知能)が自ら考え、決定します。機械学習では、着目点を指示する必要がありました(「色と形に注意」等・・・)。Deep Learning(深層学習)の場合、着目点の指示をしなくても自動で学習します。ただし、大量のデータが精度を高める為に必要になります。学習の方向性も読み込ませるデータによって変わるのでデータを慎重に選ぶ必要があります。

このDeep Learning(深層学習)に囲碁AIの「AlphaGo(アルファ碁)」が該当します。