AI技術は、高速計算機器の普及で大量のデータを迅速に処理できるようになったことが大きな要因となり、2010年代に入ってから加速しだし、医療、自動車、金融、製造業、エンターテインメントなど、社会に必要なさまざまな分野で活発に利用されるようになりました。
2024年現在では、画像生成AIなどより個人レベルで利用される機会も増えました。しかし、AI技術について、ディープランニングや、機械学習などの言葉をニュースで聞くことも増えても、具体的にそれらはどのような技術なのか、その言葉の意味を理解していない人も多いのではないのでしょうか。
基本的な概念 ー そもそも、AI・人工知能とは？
：画像
まずここでは、AIを知る上で必要な基本的な概念や、AIを知るうえで必要の基本的な言葉の意味について、お伝えしていきます。
AIは 、Artificial Intelligence(アーティフィシャル・インテリジェンス）の略称であり、日本語では人口知能と呼びます。具体的に言うと、機械が学習し推論し、問題を解決する能力を持たせ、人間の知能を機械で再現しようとする技術のことです。
AI・人工知能を構成する基本的な用語
そんなAI技術を理解するにはいくつかのキーワードを知っておくと理解が深まりやすいでしょう。
1. 機械学習
機械学習はAIの中核をなす技術で、コンピューターがデータから学び、経験を積むことを可能にします。例えば、過去の天気データから天気予報の精度を高めることができます。
2. ディープラーニング
ディープラーニングは機械学習の一分野で、多層のニューラルネットワークを使用して複雑な問題を解決します。この技術は、画像や音声の認識に特に効果的です。
3. ニューラルネットワーク
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）のネットワークを模倣したコンピューターモデルです。これにより、AIは複雑なパターンを認識し、学習する能力を持ちます。
4. 自然言語処理（NLP）
自然言語処理は、人間の言葉を理解し、生成するAIの能力です。これにより、AIはテキストや音声データを解析し、質問に答えたり、会話をしたりすることができます。
5. 強化学習
強化学習は、正しい行動をしたときに報酬を与えることで、AIが最適な行動を学習する方法です。これは、ゲームやロボットの自動制御などに使用されます。
AI技術が抱える不安と未来 ー 利用する人のリテラシー
AIはこれらの技術を組み合わせることで、自動運転車の運転、医療診断の支援、顧客サービスの自動化など、さまざまな分野で応用されています。AIは今後も私たちの生活をより便利で豊かにするために進化し続けるでしょう。
しかし、AIは便利な反面、いくつかの不安や、問題があることも利用者は十分に理解しておく必要があると言えます。それは、AIが製作者自身よりも賢いAI※を作り出して、暴走して人を殺める、、なんて映画であった話ではなく、AI黎明期と言える現在、プライバシーの侵害や、倫理的問題などもう起きている問題※もあるので、学ぶ人だけではなく利用者のリテラシーが大切になってくることは理解しておきましょう。
※引用：「人の心を持つ「強いAI」「弱いAI」。人間がはるかに及ばない知性が誕生する「シンギュラリティー（技術的特異点）」という説」