人工知能（AI）の定義
人工知能は、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートマシンの構築を扱うコンピュータサイエンスの一分野です。正式な学術的観点では、AIは次の研究と定義されます。 知的エージェント：環境を知覚し、特定の目標を達成する可能性を最大化する行動をとるシステム。
中核となる認知プロセス
- 学習：情報と、その情報を利用するためのルールを獲得すること。
- 推論：ルール（または学習したパターン）を用いて、近似的または確定的な結論に到達すること。
- 自己修正：パフォーマンスを評価し、精度を向上させるためにアルゴリズムを改良する能力。
主要な区別：ANI 対 AGI
人工狭域知能（ANI／弱いAI）
- 定義：特定のタスク向けに設計・訓練されたAIシステム。
- 特徴：限定された事前定義済みの範囲や文脈内で動作する。知能を模倣するが、意識や真の理解を欠いている。
- 現状：現在存在するすべてのAIはこのカテゴリに属する。例としては 仮想アシスタント （Siri、Alexa）、顔認識ソフトウェア、そして深層学習モデルなどが挙げられる。 AlphaGo。
人工汎用知能（AGI／強いAI）
- 定義：機械が人間の心と区別がつかないほど、幅広いタスクにわたって理解し、学習し、知識を応用する能力を持つとする理論上のAIの形態。
- 特徴：領域に依存しない適応性、常識的な推論、そして潜在的な自己認識。
- 現状： 仮説的：現在は研究とSFの対象である。
主要な用語
- 知的エージェント：センサーを通じて観察し、アクチュエータを用いて環境に働きかける自律的な実体。
- チューリングテスト：機械が人間と同等、あるいは区別がつかないほどの知的行動を示せるかを判定するために、アラン・チューリング（1950年）が提案したテスト。 区別がつかない （人間の行動と比較して）。
- 機械学習（ML）：明示的にプログラムされるのではなく、データから学習するシステムの構築に焦点を当てたAIの一分野。
Pythonによる実装