さて、人工知能入門1ということで、進めていきましょう。

人工知能といえば、皆さんはどんな物を思いつきますか？

例えば.....

OpenAI社のChatGPT,Google社のGeminiなどに代表されます。皆さん一度は触ったことがあるのではないでしょうか？

写真に映るものを判別したり、ネットで検索することができるのも、人工知能のおかげです。

翻訳システムの、人工知能をふんだんに利用したシステムです。

ユーザーが気に入ってそうなものを学習して、似ているものを見せるというれっきとした人工知能です。

と言ったように、あげるとキリがないくらい今、さまざまなところで活用されています。

これらは、すべて情報を「学習」させたものになります。

学習

学習とは、どういうことでしょうか。

人間で考えてみましょう。

例えば、足し算をある人が勉強したとしましょう。彼が習ったのは、1 + 1 = 2 と、 2 + 3 = 5だけでした。

では、彼に4 + 1という問題は解けるでしょうか？

一般的に考えると、必ずしもできるとは限りません。なぜなら、彼は4 + 1は何か知らないからです。

しかし彼は、1 + 1 = 2 と、 2 + 3 = 5というものを学んでいます。

その2つを元に、足し算というものを学び、他の問題に活かすことができたら、彼は"学習した"と言えます。

AIでも同じです。

いくつかのデータを与え、それを他の事例で活用させる。学習をさせて、活用=推論をさせる。
これが、機械学習です。

さっきの人が学習をすればするほど、足し算を間違えることは少なくなっていくように、AIも、データを学習すればするほど基本的には正確になっていきます^[1]。

機械学習というものについて、少しわかったでしょうか。

次の講義では、人工知能を学ぶ上では必須となってくる基礎単語を説明します。