AIの基本

人工知能（AI : Artificial Intelligence）とは、人間の『脳』のように自ら思考する力を備えた ”人工的に作られた知能” です。
ロボットが既に組み込まれたプログラムに従って動きをとり、プログラムの外のことに関しては対応することができないのに対し、
AIは自ら考え、自発的に発展していきます。

AIの種類

・特化型人工知能（AGI : Artificial General Intelligence）
個別の領域で能力を発揮するもの。チェスや自動運転車、医療診断など、人間以上の能力を持つものが既に数多く実用化されています。
・汎用人工知能（GAI : Growing Artificial Intelligence）
異なる領域において多様で複雑な問題を解決できるもの。AI自身による自己理解、自律的制御ができるもので、設計したとき以上の能力を発揮することが期待されています。

・弱い人工知能
ある一定の範囲の中で、あらかじめプログラムされた事を実行するもの。人間のレベルを超えるものも存在していますが、プログラム以外の事はできないため、人間の”補佐”や”拡張”としての機能を担うことが期待されています。（特化型人工知能にあたります）
・強い人工知能
枠を超えて広い範囲にわたり、人間のように思考や認識・理解を行い、自らの推論・価値判断に基づき実行ができるものをさします。（汎用人工知能にあたります）

AIの機能レベル

Lv1 : 制御プログラム
単純な働きをするAIで、プログラムされた事を忠実に行います。
エアコンや冷蔵庫などに使用される温度の変化に応じて機能する人工知能など。

Lv2 : 対応パターンが多い人工知能
できる限り多くのプログラムを組み込む事で、様々な局面において対応できる人工知能。自ら学習することはできませんが、多彩な動きや判断ができます。お掃除ロボットや質問に答える人工知能など。（弱いAIに該当します）

Lv3 : 対応を自動学習する人工知能
ある程度のサンプル数から自動的にパターンとルールを学ぶことができるもの。判断軸に従って、データからルールを設定・学習を行う事で、より良い判断ができるようになります。
誤字脱字があっても、予測検索ワードを入れ替えてくれるGoogle検索エンジンなど。

Lv4 : 判断基準を設計する人工知能
レベル3に加えて、物事に対応するための判断軸を自らの力で構築することができるもの。人工知能が自ら判断軸を発見し、自分でルールを設定し、判断を下します。

また、レベル3とレベル4の構築には、機能学習/深層学習（ディープラーニング）という2つの技術が必要となります。

・機能学習とは、大量のデータを処理しながら自動的に『分け方』を学ぶことです。物事を判断するための判断軸を与えることにより、AI自身で学んでいきます。

・深層学習とは、分けるための軸を自分で見つけることができるものです。これはAIが自ら判断軸を作り出し、学び、発展していきます。