「AI」「機械学習」「ディープラーニング」をなんとなく同じ意味で使っていませんか。3語の関係を整理しておくと、この先の学習が一気に楽になります。
こんにちは、zawato（@zawato7）です！
本記事はディープラーニング入門ロードマップの第1回です。G検定で問われる範囲に絞って解説します。
- AI・機械学習・ディープラーニングの包含関係
- 人工知能の定義と4つのレベル
- G検定で狙われる「AI効果」とロボットとの違い
3語は並列ではなく「入れ子」になっている
AI・機械学習・ディープラーニングは横並びの別物ではなく、AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニングという入れ子の関係です。
身近な例で言えば「乗り物 ⊃ 自動車 ⊃ 電気自動車」と同じ構造です。ディープラーニング（深層学習）は機械学習の手法のひとつで、機械学習は人工知能（AI）を実現する方法のひとつにすぎません。
| 用語 | 位置づけ | 中身 |
|---|---|---|
| 人工知能（AI） | いちばん外側 | 人間の知的なふるまいをコンピュータで実現する取り組み |
| 機械学習（ML） | AIの一部 | データから規則性を自動で学習させる手法 |
| ディープラーニング（DL） | 機械学習の一部 | 多層のニューラルネットワークを使う機械学習の一種 |
つまり「ディープラーニングはAIである」は正しく、「AIはディープラーニングである」は誤りです。この向きの取り違えが、最も多い誤解です。
人工知能の定義は専門家の間でも定まっていない
意外に思われますが、人工知能には統一された定義がありません。
人工知能学会誌には中島秀之氏・西田豊明氏・溝口理一郎氏・長尾真氏など複数の研究者の定義が並んでいますが、表現はそれぞれ異なります。知能そのものを作る立場と、知的なふるまいを模倣する道具と捉える立場が混在しているためです。
G検定では「定義が定まっていない」こと自体が問われます。誰の定義かを丸暗記する必要はありません。
人工知能の4つのレベル
定義が定まらない代わりに、AIは中身の技術によって4つのレベルに整理されています。
| レベル | 内容 | 例 |
|---|---|---|
| レベル1 | シンプルな制御プログラム | 温度で動作が変わるエアコン |
| レベル2 | 古典的な人工知能 | 振る舞いの幅が広い掃除ロボット |
| レベル3 | 機械学習を取り入れた人工知能 | 検索エンジンのランキング |
| レベル4 | ディープラーニングを取り入れた人工知能 | 画像認識・生成AI |
家電の「AI搭載」表示に違和感を覚えることがありますが、定義が定まっていない以上、レベル1をAIと呼んでも誤りとは言い切れません。実感としてAIらしいのは、学習が入るレベル3以降です。
試験で狙われる「AI効果」とロボットとの違い
AI効果とは、原理がわかった途端に「これは単純な自動化で、知能とは関係ない」と考えてしまう人間の心理効果のことです。
最も引っかかりやすいのがこの用語です。「効果」という語感から、AI導入で業務効率が上がる意味だと読み違えがちです。実際は人間側の心理を指す言葉で、このズレゆえに出題されやすいのです。
もうひとつ混同されやすいのがロボットとの違いです。ロボットの脳にあたる部分が人工知能であり、腕やタイヤといった運動能力の部分は含まれません。
まとめ
- AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニングの入れ子関係。向きを逆にしない
- 人工知能の定義は専門家の間でも定まらず、代わりに4つのレベルで整理される
- AI効果は「人間側の心理」を指す用語。ロボットの脳にあたる部分がAI
よくある質問
Q. 機械学習とディープラーニングは何が違うのですか？
A. ディープラーニングは機械学習の一手法です。従来は人間が「どの特徴に注目するか」を設計していましたが、ディープラーニングは多層のニューラルネットワークで特徴そのものをデータから獲得します。
Q. 生成AIはこの3語のどこに入りますか？
A. ディープラーニングの内側です。文章や画像を生成するモデルは深層学習を土台にしているため、生成AIであり機械学習でありAIでもある、という関係になります。
Q. AI効果はなぜ試験で狙われるのですか？
A. 語感から意味を誤解しやすく、正誤問題を作りやすいためです。AIの導入効果ではなく、人間が知能と認めなくなる心理現象を指すと覚えてください。
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