こんばんは　ティーです（＾＾）

今日は割りと流行のネタをお話します。
AIについてです。

昔はあまり馴染みのなかった言葉ですが、
今ではしょっちゅう耳にしますよね。

僕はIT業界の人間ですが、そうでない人も
耳にする機会は多いと思います。

さて、それで今日はAIにできることとできないことに
ついて話していきます。

■教師あり学習と強化学習
とその前にAIの学習の仕組みについて少し説明します。
今、主流になっているのが、教師あり学習と強化学習と
いうのものです。

教師あり学習というのは、問題と答えを一緒に渡して、
その解き方をAIで学習するというものです。

例えば、手書きに画像データとその答えのデータを
大量に読み込ませます。
そうすると、各数字の特徴をAIが学習するわけです。
そうすることで、その学習した内容で、
最初に渡したデータ以外の手書きのデータの
数字も読むことができるようになるわけですね。

もちろん、100%正しく認識できるわけではありません。
ただ、その精度は高くなっていると言われています。

これは、データの数と種類がめちゃくちゃ重要になるわけです。

例えば、たくさんの1の手書きだけ渡したとしたら、
１の数字しか認識できないAIとなってしまいます。

これが、教師あり学習です。

一方で強化学習は、結果を得られた行動に対して、
報酬を与えるという学習方法です。
報酬をもらえた行動をくりかえすようになるわけです。

例えば、将棋とかならいい手を打つほど、
報酬を得られて、その行動が強化されるわけです。

まあ報酬というよりも評価といった方が分かりやすいかも
知れませんね。

ざっくりとですが、教師あり学習と強化学習はこんな感じです。

■AIにできることとできないこと
これを踏まえた上で、AIにできることとできないことを
考えて見ます。
まず、AIは自分で答えを見つけるということができません。
あくまでも答えとなるデータは人間が用意する必要があるわけです。
(問題となるデータも)

つまり、与えられた課題を解く能力はAIにはあるものの、
課題そのものを見つける能力はありません。

また、その能力も豊富なデータ数がものをいうわけで、
少ないデータ数であるならば、まだまだ人間の方が精度は高いでしょう。

まあ、これに関しては、どっかの大企業が
大量のデータを集めているわけで、
そこが作ったAIを利用できるようになる時が
来るかもしれませんね。(もしくはデータそのものも)
そうすれば、多くの問題を解決できるようになるかも知れません。

もうひとつの強化学習でも似たような感じで、
評価自体は人間自体があらかじめ決めておく必要があります。
将棋でどの手がいいかというものは人間による判断基準がいるわけです。
AIが勝手にこの手がいいという評価はできません。
あくまでも、あらゆるパターンを思考錯誤した上で、
最適の結果を出すだけです。

すごく雑な言い方をすれば、全てのパターンをシミュレーションしつつ
その中で、判断基準による最適な解を導き出すということです。
そういった行動が評価され、評価された行動を取るようになるわけです。

はい、以上がAIにできることできないことです。

ということで今日はここまで。

それでは、また明日！