昨今、AI（人工知能）という言葉を頻繁に耳にしたことは誰もがあるでしょう。
AIが人を超えることから、AIに人の仕事が奪われるかもしれないという不安で、
無視できない話題になってきたと言えます。
もし本当に自分の仕事がAIに奪われるとするならば、あなたは今働き方を見直さなければならないかもしれません。
果たして本当にAIは人を超え、人を必要としなくなり、人の仕事を奪っていくのでしょうか？
人工知能(AI)が作られた理由とは
AIとは人工知能の英語の略称です。正式名称ではArtificial Intelligenceとなり、直訳で「人工的な知能』という意味になります。
人工知能とは、学習・推論・認識・判断等、人間の知能を搭載したコンピューターシステムの事です。
大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うために作られました。
通常のコンピューターは与えられたプログラム通り動作しているに過ぎませんが、
人工知能を備えたコンピューターは蓄積されたパターンを基に、相手や状況に応じた適切で柔軟な対応を自分自身で選択します。
人間のように何か1つの物事に対して考え、推論し、判断し、学習し、という知的活動を
コンピューター自身が自分なりの答えをだしているようなイメージです。
人工知能(AI)は実は最近の技術ではなかった？
AIの業界は今現在、第3次ブームと呼ばれています。
2000年に入り、機械学習や深層学習であるディープラーニング(DI)が活用できるようになったことで
AIの可能性は大きく広がり、世間的に名前を聞くようになりました。
人工知能(AI)の歴史
実はAIの活用は今に始まったことではないのです。歴史を振り返ってみましょう。
・第1次AIブーム（1950年代後半~60年代）推論と探索が可能に
推論とは本来、既知の情報から新しい結論を推理し導くという意味です。
迷路やパズルを解くことがこれに当てはまります。
探索は膨大なデータベースの中から正しい答えを探してくる事をいいます。
これだけでは対応範囲があまりにせまく、現実的な問題を解くことは不可能という結論になり、
AIが人間のような動きをするのは不可能なのかと、第1次AIブームは下火になりました。
・第2次AIブーム（1980年代）知識表現が可能に
知識を入れれば入れるだけAIは賢くなるという理屈から、
様々な知識をAIに入れることで多くの問題を解けると期待されてました。
しかし人が認識しているパターンや事柄は私たちが思っている以上に膨大でした。
ルールや知識を1つ1つ記述し、コンピューターに覚えさせるという行為に多大な労力とコストがかかってしまう事が問題視されてしまいます。
これまた人間のような動きをする事は不可能となり、第2次AIブームも下火となりました。
・第3次AIブーム（2000年代）機械学習、深層学習が可能に
第3次AIブームはディープラーニング(深層学習)が活用できる事になった事で、AI業界発展の再出発を遂げる事になります。
ルールやパターンを人間が全て教えなくとも、AI自体が学習をしてくれるため、
パターンを1つ教えればそこから、2パターン3パターンなど別のパターンを自分で導き出しせるのです。
ディープラーニングは従来の労力を抑えられるだけでなく、精度においても格段に向上し、AI業界にブレイクスルーを引き起こしました。
第3次AIブーム：ディープラーニングの作り出したもの
ここからはそのディープラーニングについて詳しく説明いたします。
ディープランニングの作り出したもの①画像認識
文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。
例)Facebookのタグ付けなど
ディープランニングの作り出したもの②音声認識
音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。
例)iPhoneの「Siri」のような音声入力など
ディープランニングの作り出したもの③自然言語処理
人間が日常的に使う自然言語（書き言葉・話し言葉）をコンピューターに処理・理解させる技術です。
例)銀行のコールセンターでの問い合わせ対応など
ディープランニングの作り出したもの④異常検知
産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。
例)工場内の監視（故障や異常動作の検知）など
ディープラーニングにより可能になった技術は、私たちにより便利さを与えてくれますね。
では、上記の技術は現在どこまで発展していて、今後世の中にどのような影響を与えていくのでしょうか？
後編では、AIが造る未来について紹介します。
