AIに知能をもたらす仕組み（1-2④）
村上：さて、今日のテーマは「AIに知能をもたらす仕組み」です！マツコさん、AIってどう思います？
マツコ：AIねぇ…便利そうだけど、なんか人間がサボるための言い訳っぽくない？（笑）
村上：まぁまぁ（笑）。でも、AIはサボるどころか、ちゃんと学んで進化するんですよ。
マツコ：それ、どこまで本当なの？知能を持つとか、ちょっと怖い気もするけど。
村上：今日は、そんなAIの仕組みについて一緒に学んでいきます。以下が今日のトピックです！
AIが画像を認識する仕組み
AIが自ら学習し改善する仕組み
AIが画像を認識する仕組み
村上：まずは「AIが画像を認識する仕組みを、人間の画像認識と比較しながら理解する」について調査した件！
マツコ：人間とAI、どっちが上手なのかしら？
解説:
AIが画像を認識する仕組みは、ピクセルの色と位置をデータとして分析することから始まります。例えば、「緑(R52,G135,B32)」や「黒(R24,G41,B37)」といった色情報を数値化。
人間の脳も同じように「緑」「丸い形」「縞模様」と特徴を組み合わせて物を認識します。AIはこれをニューラルネットワークと呼ばれる仕組みで模倣しています。
違いは、AIは一度学習したパターンを高速かつ正確に再現できる一方、人間は直感的な判断が得意なところですね。
村上：以上、AIが画像を認識する仕組みを調査した件でした！
マツコ：なるほど、AIも案外地道に働いてるのね。でも、あの速度で考えるのはやっぱりすごいわね。
AIが自ら学習し改善する仕組み
村上：次に「AIが自ら学習して改善する仕組み、誤差逆伝播法について理解する」について勉強した件！
マツコ：誤差逆伝播法？何それ、おいしいの？（笑）
解説:
AIは「重み」と呼ばれる値を調整して学習を進めます。この「重み」の調整に欠かせないのが誤差逆伝播法です。
例えば、AIがリンゴとバナナを分類するとき、最初は間違った予測をします。その誤差を計算し、どの部分が間違っているかを逆算して学習モデルを改善します。
この仕組みのおかげで、AIは少しずつ精度を上げていきます。
村上：以上、AIが自ら学習し改善する仕組みを調査した件でした！
マツコ：誤差を教えてあげるのね。なんだか親心をくすぐられるわ。
エンディング
村上：では最後に、今日のおさらいです！クイズいきますよ〜。
クイズ: AIが画像を認識する際に利用する「色と位置情報」を、次の中から選んでください。
左上を原点とするベクトル座標
RGBなどで表現されたピクセル単位の色
256×256に分割されたメッシュの平均色
ピクセル座標
マツコ：あら、これ簡単じゃない？2と4よね。
村上：正解です！次回もAIの面白い話をお届けします。
マツコ：この記事が役に立ったら、ぜひ「フォロー」と「スキ」を押してちょうだいね〜！またね！