今は2022年。AIとは何か？についての考えを記録した

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AI（知能）の仕組み

AIのイメージがほどよく整ったところで、AIの仕組みについて書こうと思う。

知能を作るという発想

コンピュータが登場した時、計算速度の速さから、これなら人間のような知能が作れるかもと夢が膨らんでSFの世界に広がた。アインシュタインの特殊相対性理論からタイムマシンが考え出されたように、機械が知能を持つ未来が描かれる。

ここでは、SFのように知能を作ったあとの話ではなく、理論（こうすれば実現できるんじゃないか）について。

  • 人間の脳の仕組みが解明されていた
    • 電気信号で情報を伝達する（コンピュータに似ている）
  • 脳をコンピューターで再現できれば、人間のような知能になる

でも、脳を再現すると言っても、脳全体ではなく、電気信号を送るとてもミクロな世界を再現するところからスタートしているのがポイント。

コンピュータでの再現

人間の脳って、

  • ニューロンが集まってできている
  • ニューロンは、
    • 脳の神経細胞（イメージはGoogle検索！）のこと
    • シナプスを通って他のニューロンに情報が伝達される
    • 伝えるのは電気信号
    • ししおどしのように溜まると電気信号が送られる仕組みになっている（閾値に達する＝発火）

それ（ニューロン）をコンピュータに再現した。

  • コンピューターに再現した1つのニューロンはパーセプトロンと言う
  • 入力＋出力を持つ箱（ブラックボックス＝中身は考えない）
  • 活性化した時に、出力する
    • ニューロンで言う発火の仕組み（ししおどしのように溜まると発火）を再現
    • パーセプトロンの数が増えてくると、信号の伝わりにくさのように振る舞う

参考：パーセプトロンについて説明した記事

登場した知能

  • 小さいものをつなげて組み合わせて脳のような知能を作り出した
  • つなぎ方によって、写真を見分けたり、言葉を理解するようになった
  • 見分けるとか言葉理解とかの人間が期待する機能は”AIモデル”と言われる
  • より良いAIモデルを作り出すことがAIの研究分野になった

AIの実体

やっぱり、プログラムでできている

  • プログラム言語のPythonがベース
    • でもPythonでAIを書くと言うより、Pythonがプログラム構文を提供している
  • 大量のデータ処理を効率よく行える仕組みがある
    • AIの実装は機械学習ライブラリやフレームワークを使用

プログラムのボリューム

  • 基本的にイチから作らずに、研究開発されたAIモデルを使う
  • 期待する機能に近いAIモデルを選び、カスタマイズして使う
  • そのため、それほど大量のコードを記載しなくてもAIを実装できる
  • 参考
    • AIの作り方について説明した記事

AIの学習

  • AIモデルは学習しないと希望する能力は何も発揮しない
  • AIモデルの学習
    • 大量のデータを使う
    • AIモデルの大きさによってはノートパソコンのような小さなで学習できない
      • 正確にはとても時間がかかる
  • ベースの学習
    • AIモデル配布時にベースの学習が済んだ状態で配布される
    • もちろん全く学習していないAIモデルの入手も可能
  • AIの学習に適した計算リソースがある
    • 従来のCPUよりGPU
  • 参考

まとめ

AIとは？

  • コンピューター上に作った知能（または知能のようなもの）で形はない
  • Python＋機械学習ライブラリ＋フレームワークで作られる
  • AIの実装には研究開発されたAIモデルを利用する
  • 大量のデータを使ってAIモデルを学習させる
  • 感情を理解したり新しいものを創造することができる
  • 答えると言うより複雑な条件から何かを判断する

Posted by futa