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----------------------------------------------------------------------------私たちが生きる現代社会では、コンピューターが多くの判断をし、それらの判断が私たちの日常生活に影響を与えています。

コンピュータは顔や声を認識し、将来的には人間よりも上手に運転したり、人間より早く病気を発見するようになるかもしれません。

では、どうやってそれを可能としているのでしょうか。

それがAI（Artificial Intelligence）です。

身近な例では、インターネット検索を行ったり、ネットニュースをスクロールをすると、あなたが興味があると予測された内容を自動的に表示します。
これは、大量の検索パターンからAIが学んだ内容を基にしています。

これは、コンピュータをプログラムするとは全く異なる違う方法で、機械学習といいます。

機械学習とは

機械学習とは、コンピュータがパターンを認識し、判断する方法です。
経験からの学習により機能が改善するアルゴリズムです。

コンピューターを一行ずつプログラミングするのではなく、
試行錯誤と多くの練習で学習し、プログラムすることができます。

AIの能力をアップさせ、正確に判断させるためには、
大量のデータと多くの練習が必要です。
大量のデータとは、画像、動画、音声、テキストなどです。

今回、Hour of Codeの「海洋のためのAI」で実際に体験してみましょう：

「魚」か「魚でない」かを判断させよう

海には、毎年約70億のプラスチックゴミが海に捨てられていると言われています。

海に捨てられたプラスチックゴミは、海洋生物に多大な影響を与えます。

この教材では、AIに魚、または魚ではない（ゴミ）を判断するようにプログラム、および、トレーニングをします。

AI はその物体が魚かゴミかは判別できませんが、画像パターンから、「魚」であることを識別できます。

AIをプログラムするには、「魚」、または「魚ではない」というラベルとつけます。

あなたが行うトレーニングでAIにパターンを認識することを伝えます。

「魚ではない」だけでは、不十分

これまでは物体を「魚」、または「魚ではない」として識別するようにAIにトレーニングしました。

このトレーニングデータを使用して、海に属する生物：
海ガメ、イルカ、クジラ、ラッコ、アザラシ、カニ、クラゲ、ヒトデなど
他の海洋生物はどうなるでしょうか？

このままでは、AIは一部の海洋生物を「魚ではない」＝「ゴミ」と判断してしまいます。

このように、AIは私たちが教えることだけを学びます。経験したことがないことを判断することはできません。

再び、「海洋生物」、または「海洋生物ではない」ろいうラベルをつけて、トレーニングしてみましょう。

動画：トレーニングの様子

以上のトレーニングを実際に私が動画でおこなっています。ご参考までにどうぞ：

最後までお読みいただきありがとうございました。

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