AI(人工知能)について調べてみた

# はじめに
AIについて勉強を兼ねて基礎的なところからまとめてみました。

# AIとは
AIとは、Artificial Intelligenceの略です。
人間の知覚や知性を人工的に再現したものを指します。
（研究者によって解釈が異なる場合があります）
身近なものだと、AppleのSiriやAmazonのAlexaなどが有名です。

# AIの歴史
## 第一次人工知能ブーム（1950年代〜1960年代）
コンピュータによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して
回答を導き出せるようになったことがブームの要因です。
ですが、当時のAIが対応できたのは明確なルールなどが決まっているものに限定され、
複雑な問題に対しての処理はできませんでした。
例：オセロや将棋などのルールが決まった中で、最適な答えを探して実行する

そのため冬の時代へ（停滞期）

## 第二次人工知能ブーム（1980年代〜1990年代)
エキスパートシステムが誕生した事が、第二次人工知能ブームの要因です。
エキスパートシステムとは専門分野の知識をとりこんだうえで推論することで、
その分野の専門家のように振る舞うプログラムです。


しかし、当時はコンピュータ自体が必要な情報を自ら収集して蓄積することはできなかったため
あらかじめ必要な情報を、人がコンピュータが取り込める形で用意する必要がありました。
世の中の膨大な情報を全てコンピュータが理解できるように記述して用意することは困難なため
実際に活用可能な知識量、領域を限定する必要がありました。
そのため再び冬の時代へ（停滞期）

## 第三次人工知能ブーム（2000年代〜)
2000年代から現在も続いているのが第三次人工知能ブームです。
ビックデータと呼ばれる大量データを用いることでAI自身が知識を獲得する「機械学習」の
実用化が進んだことがブームの要因です。
次いで知識を定義する要素（特徴量※）をAI自ら習得するディープラーニングが登場したことが
ブームの背景にあります。

※対象を認識する際に注目すべき特徴を定量的に表すこと。
以前は人が特徴量をしていたが、ディープラーニングによって画像認識や音声認識などで
コンピュータ自身が特徴量を作り出すことが可能になった。


# AI、機械学習、ディープラーニングとは
AI、機械学習、ディープラーニングなどいろいろな言葉が登場しましたが、
それぞれの関係を図に表したものが下記になります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/718108/b083ed52-c2ca-d1f0-d4fb-28157a9d0c9c.png)

AIの技術領域の1つとして、機械学習があり、機械学習の1技術として
ディープラーニングが存在します。
AIの技術領域で機械学習以外には、知識処理技術やプランニング技術などがあります。

## 機械学習とは
機械学習とは、字の通りAI(機械)自身が学習する仕組みのことです。
これまでは人が課題解決のための必要なコードを書いて、
機械がそれに従って課題を解くというものでしたが、
機械学習では、機械自らが学習し課題を解いていくものになります。

機械学習には主に3つの学習モデルがあります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/718108/26edde67-259e-b07e-f60c-22b20f6d6bf0.png)

### 教師あり学習
入力とそれに対する出力（答え）を一緒に学習させるものです。
答えとなるデータを目標値や教師データと呼びます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/718108/0ca65b8b-34e6-e89a-84e3-978d83ef192e.png)

教師あり学習はさらに「分類」と「回帰」という二つの手法に分けることができます。

|手法| 概要 |
|:--|:--|
|分類|カテゴリを予測するものです<br>犬の画像に対して、「犬」と判定し「犬」に分類することです。|
|回帰|連続値なのどの値の予測するものです。<br>商品の売上データを渡して、今後の売り上げを予測するなどがあります|

### 教師なし学習
教師なし学習は教師あり学習とは違って、入力データのみがあり、答えがない学習方法です。
入力データから特徴や規則性を見つけ出すものです。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/718108/de46d923-e841-4467-ebb7-3161e09df9b1.png)

教師なし学習はいくつか手法があり、「クラスタリング」と「アソシエーション分析」について簡単に説明します。

|手法| 概要 |
|:--|:--|
|クラスタリング|特徴が似ているものに分類し、グループかする手法のことです。<br>顧客の購入傾向から顧客の属性分けなどに用いられます。|
|アソシエーション分析|大量のデータを分析した上でデータ間の関連性を見つけ出す手法のことです。<br>商品Aを購入する人は商品Bも一緒に購入する傾向があるといった関連性を見つけ出すためにも用いられます。|


### 強化学習
機械自らが試行錯誤を繰り返し、最適な行動を見つける学習手法です。
与えられた正解の出力をそのまま学習すればいいというわけではなく、
株の売買の例だと、持っている株を今全て売り出せばその時点では
もっとも利益を得ることができますがより価値を高めるためには
もう少し手元に置いておいたほうがいいかもしれません。
こういった価値を最大化する行動を学習していく必要があります。

有名なものだとAlphaGoに強化学習が組み込まれています。
最初は強くないAIでしたが、何千回何万回と対戦をしていくにつれてAIが
徐々に勝ちパターンを学習していきました。
最終的にプロ棋士に勝利しました。

## ディープラーニングとは
人間の脳神経の仕組みを模倣して生まれた学習アルゴリズムとして
「ニューラルネットワーク」というものがあります。

ディープラーニングはこの中間層を増やしたもの、増やせば増やすほど階層が深くなるので
ディープラーニングと呼ばれます。
また深くなれば深くなるほどより複雑なデータの学習が可能となります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/718108/a4cb05e7-55a8-97c6-71a8-a5670c00a51c.png)




学習の流れとしては、
教師あり学習が用いられることが多く、教師データを用意し、学習させる。
学習後、その学習済みモデルを利用して、ある画像を与えて
中間層で入力値をさまざまなパターンで組み合わせて特徴を抽出し、
最終的に何かを認識する。という流れになります。

## ディープラーニングでできること
代表的なものだと下記の3つになります。

### 画像認識
画像や動画を入力として文字や顔などの特徴を認識する技術です。
例：iPhoneの顔認識や自動運転など

### 音声認識
音声を認識させる技術です。
人の声を認識してテキストを出力したり、音声の特徴を捉えて人を識別したりなど。
例：AppleのSiriやAmazonのAlexaなど

### 自然言語処理
人が日常的に使う言葉（自然言語）をコンピュータに認識させる技術です。
例：機械翻訳やコールセンターでの問い合わせ対応など


# 所感
AIって最近出てきたものだと思っていましたが、昔から研究されている技術だということを知らなかったです。
機械学習とディープラーニングの違いや、その中でも学習モデルが複数あることが学べました。
今後実際に作ってみたりして学習を進めていきたいと思います。

#参考
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc142120.html

https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html

https://monstar-lab.com/dx/technology/about-ai/

https://ainow.ai/2019/11/29/180898/#AI-2

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92

https://laboro.ai/activity/column/laboro/la-ai-deeplearning/

https://ascii.jp/elem/000/004/008/4008497/

https://avinton.com/blog/2017/11/supervised-and-unsupervised-machine-learning/

https://youtu.be/EeSerya_9XE

https://blog.brainpad.co.jp/entry/2017/02/24/121500

https://www.youtube.com/watch?v=s5_Pk3CjhNA