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皆さん、こんにちは。ネットビジネスアナリスト、横田秀珠です。今日も人工知能AIについて考えていきたいと思います。
人工知能AIを語る上で、大事な考え方というのがあって、それは人間が意思決定をするときにどのようなアプローチをして決めているかということなんですが、
これは大きく分けて2つのアプローチがあると言われています。1つが演劇的アプローチというもので、もう1つが機能的アプローチというものですね。
これをちょっと簡単に説明したいと思います。演劇的アプローチというのは、例えば簡単に言えば公式ということですね。
例えば、数学の公式のように、こうするにはプログラムを組んでいけば、ちゃんとその答えが出るよというものです。
なので、そのプログラムさえちゃんとしていればその通りに動くよというのが演劇的アプローチというものになるんですね。
人工知能と言われているものの、昔、今から数年前まで送られていたものは演劇的アプローチというものがメインだったわけです。
それが最近、人工知能が注目されているのは演劇的アプローチではなくて、機能的アプローチと呼ばれているものなんですね。
この代表的なものがディープラーニングというものになります。
例えば、どういうことか簡単に説明すると、例えば会計をしていく上で、いろんな世の中にいろんなことがあるわけですね。
そのいろんなことがある中で、これは感情科目は何になるみたいな話の時に、これは世間的に言うとこういうようなことになるから、
そうだったらこれは、例えば交通費、経費としてどういう科目になるんじゃないの、これは消耗費になるんじゃないの、というようなことを決めますよね。
決めて、実際に経費処理をしていくんだけど、そうすると、税務署の人にそうではないですよとかって言って、怒られたりするわけですね。
これを見解の相違っていうふうに言いますが、つまりまだルールが決まっていないものに関して、過去の経験からするとこうじゃないかっていうふうに考えて当てはめるんだけど、
実際にそれがルールになっていないので、そのような間違いが起こると。
だけど、過去にそのような事例ができてしまうと、そうすると、次回からはそういう場合はこうなんですよっていうふうに税理士の先生も言えるようになるわけですね。
そうすると、それは機能的アプローチの方に入っていくわけです。
なので、人間は新しいことが出たときには、このような機能的アプローチを通して、どんどん勉強してプログラミングしていくんですけど、
これをディープラーニングがやっているっていうふうに考えてみると、分かりやすいんじゃないかなと思います。
今日は、園域的アプローチと機能的アプローチについて紹介しました。
ネットウェスアナリスト、横田修林でした。
ありがとうございました。
では、また明日。