数学嫌いリーマンのAI雑記

AI、IT、資格とか。

「AI」と「機械学習」と「ディープラーニング」の違い

 
AIに関する言葉って色々あって紛らわしいですよね。今回は、代表的な3つの用語について違いをまとめてみました。



AIとは

 AIの定義については、下記の記事にまとめています。AIって何?という方はぜひご一読ください。

antimath-ai.hatenablog.com

機械学習」と「ディープラーニング

 では「機械学習」「ディープラーニング」とは何なのでしょうか。それぞれについて説明します。

機械学習

 機械学習は、文字通り「機械」に「学習」させることです。ツールではなく、学習させるという行為のことを指します。


意味についてもそのままです。決められた命令のみ実行するイメージのある機械に対して、「学習」という機能を付与するということです。先進的な感じがしますね。

ディープラーニング

 ディープラーニングは、日本語では「深層学習」と訳します。つまり「深く学習する」ということですが、一体何を深く学習するのでしょう。

それぞれの違い

 それでは、3つの言葉の違いについて説明します。これらの言葉の関係性は、以下のような図で説明できます。


 まず、「AI」という言葉は概念であると考えてもらって問題ないと思います。「人工的な知能を作ろうぜ!」という基本理念に即した活動の全ては「AI」と言えます。

つまり、Aiに詳しくない偉い方々の「AIを我が社に導入しなさい」という要求はかなりの無茶ぶりといえます。5W1Hの何も満たしていません(笑)。

 そして、「AI」という概念を形にする手段の一つとして「機械学習」という分野があります。機械学習は、AIという抽象的な概念を、「特定のタスク」の「特定の特徴」に 着目することで具体化しました。

 機械学習を使用した有名な例として、スパムメールのフィルタリングが挙げられます。これは、スパムメール特徴(よく使用される単語や文体など)を機械に学習させることでスパムメールを判別させるというものです。

機械学習は、この特徴人間がマニュアルでチューニングする必要があります。お膳立てまではしてくれないということですね。

 対して、「ディープラーニング」は、どんな特徴を重視して学習すれば良いかまで自動(オート)でやってくれます。(ただ、単純にデータを与えたら自動的にいいツールを作ってくれるというものではないので、上の図では「ほぼオート」という表現をしています。)

「知能」の「人工化」具合でいえば、ディープラーニング機械学習の上位互換ともいえそうです。

まとめ

 最後にまとめると、

・AIは「概念」
機械学習は「AIという概念を実現する手段の一つ」
ディープラーニングは「機械学習の上位互換」

となります。ただし、実装の面からみると、ディープラーニング機械学習の上位互換とは一概には言えませんので、あくまで表面上の話だと捉えてください。