仕事柄、AIについて簡単に資料としてまとめる必要があったので、まとめてみました。
AIとはなにか
AIの歴史と進化
AIの歴史は1950年代に遡る。現在、AIは医療、金融、運輸、製造業など、さまざまな業界で活用され、我々の生活に深く浸透しています。
AI（人工知能）の基本的な定義と概要
- 汎用AI：あらゆるタスクを人間と同等のレベルで理解し実行できるAIのことを指す。映画やSF小説でよく見る、人間と同じように思考し会話できるAIはこの汎用AIを描いたものである。しかしながら、現時点ではこの汎用AIはまだ理論的な概念にすぎない
- 特化型AI：日々の生活やビジネスで遭遇するAIは特定のタスクを遂行するために設計・訓練されたAIで、音声認識、画像認識、自然言語処理、推薦システムなど、多くの領域で活用されている
AIの主なタイプ: 機械学習、深層学習、強化学習
現在の主流は３つのモデルに大別できます。
- 機械学習：ラベル付き（教師あり）またはラベルなし（教師なし）のデータからパターンを抽出し、新たなデータに対する予測や決定を行う。 例）スパムメールのフィルタリングやクレジットカードの詐欺検出など
- 深層学習：機械学習の一部門で、人間の脳を模倣した神経ネットワークを使って複雑なパターンを学ぶ。深層学習は画像や音声の認識といった複雑なタスクで特に有効
- 強化学習：エージェントと呼ばれる学習機が環境と相互作用し、最適な行動を学習するタイプの機械学習。エージェントは、報酬と呼ばれるフィードバックシグナルに基づいて学習を行い、報酬を最大化するような行動を学ぶ。例）ゲームのプレイやロボットの制御
AIが生産性を高める方法
データ分析と意思決定支援、自動化と効率化、個別対応の最適化に利用価値がある
事例
AIを導入するための考慮点
AIは利用すれば生産性が高まるものでもないですし、やみくもに使うと危険なものでもあります。以下を考慮して使うことをお勧めします。
まとめ
簡単でしたが、生産性向上策のまとめとなります。
