人工知能とは何ですか?
人工知能は、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるマシンを作成することを目的としたコンピューター サイエンスの分野です。これらのタスクには、問題解決、自然言語の理解、パターンの認識、経験からの学習、新しい状況への適応などが含まれます。
AIの種類
AI は大きく 2 つのカテゴリに分類できます。
- 狭いまたは弱い AI : このタイプの AI は、特定のタスクを実行したり、特定の問題を解決したりすることに特化しています。例には、ストリーミング プラットフォームや画像認識ソフトウェア上の推奨アルゴリズムが含まれます。
- 一般または強力な AI : この形式の AI は依然として理論上の概念であり、人間が実行できるあらゆる知的タスクを実行する能力を備えた機械が必要となります。彼らは自己認識、感情、そして変化に適応する能力を持っているでしょう。
機械学習とは何ですか?
機械学習は AI のサブ分野であり、コンピューターがデータから学習し、データに基づいて意思決定できるようにするアルゴリズムの開発に焦点を当てています。特定のタスクを実行するように明示的にプログラムされた従来のアルゴリズムとは異なり、機械学習アルゴリズムはデータを分析し、自動的に推論を引き出すように設計されています。
機械学習の種類
機械学習は主に次の 3 つのタイプに分類できます。
- 教師あり学習: このタイプでは、アルゴリズムはラベル付きデータセットでトレーニングされます。つまり、各トレーニング サンプルが出力ラベルとペアになります。マシンは入力データから出力を予測することを学習します。
- 教師なし学習: ここでは、アルゴリズムはラベルのないデータセットでトレーニングされ、データ内の基礎となるパターンまたは構造を識別しようとします。
- 強化学習: このパラダイムでは、エージェントは、累積報酬の概念を最大化するためにアクションを実行することを学習し、多くの場合、そうするために環境と対話します。
AI と ML の交差点
機械学習は、多くの AI システムやアプリケーションのバックボーンとして機能します。これにより、明示的にプログラムされずにマシンのパフォーマンスが向上し、「インテリジェント」に見えるようになります。ML が AI にどのように貢献するかは次のとおりです。
- データ駆動型の意思決定: ML アルゴリズムは、人間の介入なしに、膨大な量のデータを分析して予測や意思決定を行います。
- 適応性: より多くのデータにさらされると、機械学習アルゴリズムが学習して改善し、新しい情報に適応する人間の能力を模倣します。
- 自動化: ML を使用すると、人間の認知能力を必要とする複雑なタスクを自動化し、システムをより効率的にすることができます。
結論
人工知能は、人間の知能を機械で複製またはシミュレートすることを目的としています。AI の重要なサブセットである機械学習は、これらのマシンにデータから学習する機能を提供します。彼らは力を合わせて業界に革命を起こし、かつては SF のように見えたものを現実にしています。コンピューター サイエンスのこれら 2 つの分野の微妙な違いを理解することで、私たちの世界を形作っている注目すべきテクノロジーをより深く理解できるようになります。
