フリーランスなら知っておくべき人工知能に関する知識

フリーランスとして活動されているみなさんは、人工知能についての知識をご存じでしょうか？
フリーランスが人工知能に詳しくなっておけば、将来的に自分の役に立つようになるかもしれません。
そこで今回は「フリーランスなら知っておくべき人工知能に関する知識」をご紹介していきます。

人工知能とは

知っているようで知らないことが人工知能にはあるかと思います。
たとえば、人工知能には「弱い人工知能」と「強い人工知能」が存在していることです。

弱い人工知能

弱い人工知能とは、 一つの目的のために作られた人工知能のことです。
簡単にいうと、一つのことに特化して作られているけど、他の分野では力を発揮できない人工知能です。
分かりやすいところで言うならば、「ドローン」が当てはまると考えられます。

強い人工知能

強い人工知能とは、様々な場面において最善の選択ができる人工知能です。
現代社会において、iPhoneに備え付けられている「Siri」や「Pepper」が強い人工知能に入ると考えられます。
今後、人工知能が改良されていくにつれて、さらに強い人工知能が作られる様になっていくでしょう。

人工知能の「弱い」と「強い」の差は？

弱い人工知能と強い人工知能をご紹介しましたが、皆さんは「人工知能の弱さと強さ」の違いは、どこにあると思いますか？
実は、人工知能の差は「人間的な思いやり」があるかどうかです。
先ほどの弱い人工知能を例に挙げると、どちらも人間の心は持っていませんよね。
目的を達成するための人工知能しか埋め込まれていませんでした。
強い人工知能は、人が話していることを理解して会話した内容に適した返事をすることができます。
会話の受け答えをするだけではなく、「ここに行きたい」と伝えれば目的地までのルートをすぐに計算して複数用意して表示してくれます。
これこそ、人間的な思いやりがあると考えて良いのではないでしょうか。

有名な人工知能

弱い人工知能と強い人工知能の差がわかったところで、次に有名な人工知能をご紹介していきます。
みなさんが慣れ親しんで日常的に使っている有名な人工知能は、以下の3つです。

• Google deep mind
• Pepper
• Siri

ここではGoogle deep mindと、Pepperを取り上げ、それぞれの特徴について説明していきます。

Google deep mind

以前ニュースにもなりましたが、2015年10月にコンピューター囲碁プログラムがヨーロッパの囲碁王者(プロ二段)を「5-0」で倒しました。
実は、このコンピューター囲碁プログラム「AlphaGo」を開発したのが Google deep mind なのです。
Google deep mind は、 Google が2014年1月26日にDeepMind Technologiesを買収したことで、「Google deep mind」へ名称変更がされました。
今後は、より一層社会の役に立てるような形で、人工知能を発展させていくと考えられます。

Pepper

CMやイベントに多数出演し、発売当時は見ない日がなかった人工知能ロボットです。
認知度は非常に高く、 街で見かけるたびに子供達から大人まで非常に幅広い世代から人気を集めています。
Pepperがここまで有名になったのは、以下の2つの人工知能が関係していると考えられます。

• 会話がスムーズにできる人工知能
• 相手の感情読み取ることができる人工知能

会話がスムーズにできる人工知能とは

自身に搭載されているカメラやマイクを使って人の名前や顔を覚えて認識できる人工知能が搭載されています。
この人工知能によって、人間との会話をスムーズに行うことができるようになっています。
質問されたことをそのまま返事するだけでなく、Pepperくんの方から話題を振ることもできます。
これは、後々出てくる「機械学習」が搭載されている人工知能だからこそできることだと考えられます。

相手の感情を読み取ることができる人工知能

Pepperには「感情機能」と呼ばれている機能が備わっています。
感情機能は相手の感情を読み取り適切な対応をとることができる機能です。
まさに、人工知能の存在を世間に広げるきっかけになった存在だと考えられるでしょう。

人工知能について必要な知識

Google deep mindやPepperなどの人工知能をより深く知るためには 、以下の3つの知識が必要になります。

機械学習(教師あり、教師なし)

機械学習とは「機械自身に学習させるための機能」のことです。
世の中に出回っている人工知能には「機械学習ができる人工知能」と「機械学習ができない人工知能」の2種類に分けられます。
では、機械学習ができる人工知能はどうやって作られていると思いますか？
有名な方法として、「教師あり学習」と呼ばれている機械学習があります。

教師あり学習

別名「ラベル付きデータ学習」とも呼ばれています。
この方法は、正解付きのデータをコンピューターに分析させて特徴を掴ませる方法です。
たとえば、「人間」を題材にして教師あり学習をしたとします。
一人だけのデータでは、他に似たようなデータを分析させても人間と解析してしまうかもしれません。
そこで、機械がどんな容姿をしている人間を分析しても「人間」だと分析できるまで学習させるのです。
教師あり学習が身近に使われているところは、スマートフォンに搭載されている「Touch IDシステム」だと考えられます。

教師なし学習

教師なし学習は、教師あり学習とは逆で正解を用意せずに分析させる方法です。
教師なし学習を行なった人工知能を使えば、あらゆるデータの統計を出したり、今後起こりうる可能性のある災害の時期を予測したりするときに役立つと考えられます。

ディープラーニング

ディープラーニングは、教材を用意しなくても機械が自動的にネットワークから情報を抽出して学習していく方法です。
ディープラーニングの登場によって、人工知能の学習における作業量が大幅に減り、人工知能自体が情報を得る速度も早くなり精度も上がりやすくなりました。

数学的知識

なぜ数学的知識が必要になるのか。
それは、確率・統計・線形代数といった数学的知識が必要になるからです。
人工知能の知識として必要になるのは、数学ⅢやC言語の知識です。
数学Ⅲの知識を持ち合わせていなければ、人工知能の知識として必要な上記3つの数学的知識を仕入れておきましょう。

人工知能で必要になるプログラミングの知識

最後に、人工知能で必要になるプログラミングの知識をご紹介していきます。
人工知能を開発するうえで使うプログラミング言語は、以下の3つです。

Python

Pythonはどんなプログラミングに対しても汎用性が高い言語の1つです。
シンプルな構成でプログラミングのコードを記述しやすく、コンピューターからも読み取りやすい言語のため、人工知能のプログラミングに使用されています。

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C言語

C言語もシンプルで高い汎用性を持っているプログラミング言語の1つです。
主に、ソフトウェアの開発から組み込み式プログラムまで、幅広く使われています。

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Java

Javaは様々なプログラミング言語から影響を受けて開発されたプログラミング言語です。
PythonやC言語と同じく汎用性に優れており、組み込み式プログラムやスマートフォンのシステム、コンピューターなどに使われています。

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まとめ

いかがでしたか？今回は「フリーランスなら知っておくべき人工知能に関する知識」をご紹介してきました。
フリーランスとして活動していくうえで、人工知能の知識が必要になるときが来るかもしれません。
とくに、現在フリーエンジニアとして活動されている方は、人工知能に使用されている言語など覚えておいたほうがいい内容となっています。
ぜひ、少しでも多くの人工知能に関する知識を蓄えておきましょう。