人工知能の進化

♻ 人工知能 (AI):

AI はここで最も広い意味を持つ用語です。人間の知能を模倣できる機械やソフトウェアを指します。これには、画像の認識、言語の理解 (Siri や Alexa など)、問題の解決などが含まれます。例としては、自動プログラミング、インテリジェント ロボット、視覚認識などがあります。

♻ 機械学習 (ML):

機械学習は AI のサブセットです。これは、コンピューターにデータから学習し、すべてのタスクをプログラムすることなく、時間の経過とともに改善するように教えることです。 k-Means や決定木などのアルゴリズムもこの一部であり、システムがパターンに基づいて予測や決定を行うのに役立ちます。

♻ニューラル ネットワーク:

ニューラル ネットワークは、人間の脳の働きにヒントを得たものです。これらのネットワークは、情報を処理する相互接続された「ニューロン」で構成されています。これらは、特に画像内のオブジェクトの認識や話し言葉の理解などの複雑なタスクにおいて、AI をよりスマートにするための鍵となります。

♻ディープ ラーニング:

ディープ ラーニングは、多くのレイヤー (つまり「ディープ」) を持つニューラル ネットワークの一種です。車の運転、リアルな偽画像 (GAN) の作成、言語の翻訳などの高度な AI タスクで使用されます。ここで人気のモデルには、画像認識用の CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) や、テキストや音声などのシーケンスを理解するための RNN (リカレント ニューラル ネットワーク) などがあります。