人工知能はおおまかに4段階に分類される。
「設定されたこと」のみを実行し、シンプルな判断のみを行う。
「人工知能搭載」のように宣伝される家電製品などのレベルで、気温/温度の変化に応じて出力を調整する「エアコン」「冷蔵庫」などが該当する。
ルールを教えると、そのルールに則ってさまざまな動きや判断を行えるレベル。
「将棋プログラム」「掃除ロボット」「質問に答える人工知能」などの「弱いAI」が該当する。
人間の持つ知識をできる限り詰め込んでいるような段階である。
ある程度のサンプル数から自動的に「パターンとルール」を学ぶことが可能なレベル。
判断する軸となる情報があれば、データからルールを設定/学習してより良い判断を行える。「AならばBである」という構造について、1から100まですべて理解するのではなく、ある程度のパターンから推察して、候補となる選択肢から最も近いであろう選択を行えることを最大の特徴としている。
「Googleの検索エンジン」などに代表される「機械学習」に該当する。
レベル3の「パターンとルール」も人工知能が自ら学んで知識データとして積み重ねることができるレベル。
判断となる軸を自ら発見し、自分でルール設定を行い、判断を行える。
「ディープラーニング(深層学習)」が該当する。
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