【図解あり】人工知能(AI)と機械学習(ML)とディープラーニング(DL)って何が違うの?

【図解あり】人工知能(AI)と機械学習(ML)とディープラーニング(DL)って何が違うの?

はじめに

AIや人工知能についての話をしていると、機械学習や深層学習(ディープラーニング)など、似たような言葉が多く出てきます。その際にそれぞれの言葉の定義を誤って認識していると、後々話が噛み合わなくなってしまうこともしばしばです。

そこで、この記事では人工知能(AI)と機械学習(ML)、ディープラーニング(DL、深層学習)の違いを説明したいと思います。

人工知能(AI)と機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の違い

まずは、簡単に人工知能と機械学習、ディープラーニングについて図にまとめました。

上記の図のように、人工知能(AI)は最も広義に解釈でき、機械学習やディープラーニングを内包する概念です。歴史的に見ても、はじめに人工知能(AI)という概念が生まれ、次に機械学習が発展し、最後にディープラーニングが登場しました。

それでは、それぞれの用語について、ひとつずつ見ていきましょう。

人工知能(AI)とは

AIとは、Artificial Intelligenceの略であり、日本語にすると「人工知能」と訳されます。一般的には「人工的につくられた学習や推論、判断といった人間のような知能をもつコンピューターシステム」と定義されています。しかし、AIという言葉は多義的であり、その定義は専門家によっても様々です。

「人間のような知能」とは、一体何でしょうか?

知能にも、論理的に考えたり、問題解決する、抽象的に考える、考えを把握する、言語機能、学習機能など、多くの意味があります。さらに言うと、知能の中でも人工的に再現できるものもあれば、どのようなメカニズムで行われているかわからないために再現できないものもあります

人間のどの部分を再現するかによって、AIの機能は様々です。例えば「人間のように考えるシステム」と「人間の能力の一部を代替するシステム」は、どちらも人工知能と定義されますが、持っている機能はまったく異なります。そこで、AIには「汎用型AI」と「特化型AI」、「強いAI」と「弱いAI」などの分類があります。AIの細かい分類については、また別の記事(※1)でご紹介させていただきます。

機械学習(ML)とは

機械学習は、英語ではMachine Learningと言い「ML」と略されることもあります。機械学習とは、AIの中核技術であり、「コンピューターが大量のデータを学習し、特定のタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術」です。NetflixやYoutube、Spotifyのレコメンデーションシステムなどの機能は機械学習を使用しています。

人が様々な方法で学習するのと同様に、機械の学習方法も様々です。機械学習はデータのタイプなどによって「教師あり学習」や「教師なし学習」、「強化学習」の3つのカテゴリに分けられます。これも詳細は後日、別の記事(※2)で紹介します。

ディープラーニング(DL、深層学習)とは

ディープラーニング(Deep Learning:DL)は、日本語では深層学習と言われます。一般的には深層学習よりディープラーニングと言うことの方が多いでしょうか。ディープラーニングは機械学習の1種であり、人間の脳神経の仕組み(ニューラルネットワーク)を応用して作られたアルゴリズムのひとつです。すなわち、「ニューラルネットワークを多層に結合して表現・学習能力を高めた機械学習の一手法」と言えます。

先ほどから何回か登場している「ニューラルネットワーク」ですが、これにも畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークといった種類があります。これも、複雑な話になってくるため、また別の記事(※3)で紹介することとします。

まとめ

いかがでしたでしょうか?人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いについてイメージできましたか?

大雑把にまとめると、人工知能(AI)は人間のような知能をもつ機械全般を指し、その人工知能を構成する技術として機械学習(ML)があります。さらに、その機械学習の方法としてディープラーニングがあると言った感じでしょうか。それぞれにさらに細かい分類がありますが、この大枠をしっかり理解してから徐々に深掘りしていきましょう。

何かわからないことやご相談があれば、お気軽にお問い合わせくださいね。人工知能や機械学習だけではなく、ご相談内容や予算に合わせて最適な方法をご提案させていただきます。


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