「AI」と「機械学習」と「ディープラーニング」の違い
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。
「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、スパムメールの特徴(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、この特徴を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は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が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。