AIと機械学習とディープラーニングの違い
AIと機械学習とディープラーニングの違い

IoTやAIなど第4次産業革命がもう
現実的な変化が見えつつあります

でもいろいろ議論していますと
AIと機械学習とディープラーニングを
同じものであると理解している方が
意外に多いと感じました

そこで今回はこの3つの違いと同時に
AIについての今後の可能性について
私見も踏まえてお話していきます

ぜひ読み終える3分間を使って
ご自身の知識の再確認に活用ください

 

AIと機械学習とディープラーニングの違いとは?

まずはそれぞれの定義を
検索した言葉で確認してみましょう

 

AIとは何か?

【AIとは】
人間が持っている、認識や推論などの能力をコンピューターでも可能にするための技術の総称。人工知能とも呼ぶ。AIを応用したシステムには、専門家の知識をデータベース化して問題解決に利用するエキスパートシステムなどの例がある。

 
AIとはArtificial Intelligenceの
頭文字を取ったもので直訳すると
『造りものの知性的存在』で
日本語では人工知能と呼ばれます

基本的にはヒトの論理的な考え方を
将来的に代替できる存在になると
大きく期待されているのは
皆さまもご存知の通りですよね

 

機械学習とは何か?

【機械学習とは】
コンピューターによる学習。人工知能の一分野であり、人間がもつ学習能力と同じく、コンピューターも経験から学習し、将来予測や意思決定を実現できるようにする技術や手法を指す。マシンラーニング。

そうなんですよ

実は機械学習とはAIの1分野で
ヒトと同じように多くの情報から
学んでいく技術のことを指します

要するにコンピューター自身が
多くのデータに潜んでいる
パターンを見つけ出す機能です

本来、ヒトがプログラミング作成を
行っていた時間をなくして
彼ら自身に学んでいただく方法論だと
いうことですね

 

ディープラーニングとは何か?

【ディープラーニングとは】
コンピューターによる機械学習で、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを多層的にすることで、コンピューター自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ、より正確で効率的な判断を実現させる技術や手法。音声認識と自然言語処理を組み合わせた音声アシスタントや画像認識など、パターン認識の分野で実用化されている。深層学習。

 
説明からわかるとおり
ディープラーニングも
機械学習の1つの手法です

人間の脳をモデルにした
ニューラルネットワークと呼ばれる
技術を活用することによって
これまではできなかった
抽象的なデータを認識できるところが
このディープラーニングの大きな特徴

これによって写真に写るヒトの顔を
コンピューターが認識できるように
なってきました

すごいですよね

 

ではAI・機械学習・ディープラーニングの違いとは?

もうお分かりのとおり
AIを発展させるための機能として
今、機械学習が活用されていて

その機械学習を進める手法として
ディープラーニングが活用されている

つまり

AI∋機械学習∋ディープラーニング

∋は『属する』ことを意味しています

要するに機械学習はAIの要素のひとつ
であるということです

 

AIや機械学習、ディープラーニングがもたらす価値

 

AIや機械学習、ディープラーニング
これらを活用することによって
現場から集めたデータから傾向を見たり
OKかNGかの判断や異常検知をしたり
することができるようになります

他にはNGや異常の時の原因特定をや
解決のためにどう意思決定すべきか
ヒントを与えてくれます

すごいですよね!

 

たとえば駆動装置があるとして
振動が大きくなって
温度が上がってきたとします

これまでは熟練工が
ギアの噛み合わせの問題をみつけて
噛み合わせの調整をしたり
部品の交換をしたり
状況把握や原因特定するなど
意思決定してきました

これを機械学習によって
温度と振動値の相関を見て異常検知し
AIによりギアを噛み合わせ調整するか
あるいは部品交換するか
原因特定と意思決定の助言が
受けられるようになります

 

また、ロボットに暗黙知を教えると
多言語(日本語、英語、中国語等)で
対応してくれたり
何度も同じことを聞いても
嫌な顔ひとつせず親切に
答えてくれたりします

つまり熟練工のノウハウを
ロボットにインプットすることで
バイリンガルでフレンドリーな
ロボ熟練工が育てられるわけです

これによって熟練工や熟練管理者の
ノウハウを形式知化することに繋がり
人材不足への問題解決策になります

 

AIはヒトを超えるかどうか?

AIやロボットが進化していけば
SF映画の世界のような
ロボットが人間を支配する

あるいは人間を超える存在になると
心配をするヒトがいます

一方でAIの活用例として自動運転があり
不慣れなドライバーよりも
十分に安全な運転が可能という
検証結果をよく耳にします

さらに飛行機の自動運転はというと
自動運転に全て任せない方向です

航空機業界では次の考え方が基本です
①人が従 →人が自動運転を監視する
②自動運転が従→自動運転は人のアシスト
どちらも人が自動運転を相互利用します

つまりヒトを超えるかどうかではなく
AIが人の動きや判断を進化させる存在

あなたの職場にも
今までできなかった仕事が可能となり
熟練管理者がセンター管理室で
全世界の工場のものづくりを制御する

そんな世界がすぐそこまで
来ていると想定されます

 

AIと機械学習とディープラーニングの違いのまとめ

AIと機械学習とディープラーニング
この3つのコラボレーションに加え
人材不足と技術継承の社会的問題により
仕事の方法は変りつつあります

あなたの職場にはいつどういう条件が
整った時にどのように取り入れるか
情報収集しながら虎視眈々と
考えておいていただければと思います

 

とは言ってもAIにも弱点はあります

AIはデータがないと能力を発揮できず
情報が取れない環境では役に立ちません

そのためヒトが大切にしてきた
三現主義(現場、現物、現実)の
考え方や思想は今後も大切にされて
残り続けることでしょう

これがヒトがやるべき仕事なのだと
そう個人的には考えています

 

 

それでは今日はここまで
今後とも宜しくお付き合いください☆

長文・乱文を最後まで読んでくださり
いつもありがとうございます♪

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