【疑問】「人工知能」って結局どこからどこまで？エアコンの温度調節もAIなん？【G検定】

家電の宣伝で「AI搭載」ってよく見るけど、エアコンが温度を見て止まるのもAIなん？
人工知能って、どこからどこまでを言うんか分からん

前提のおさらいから。「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉は、1956年のダートマス会議の開催を呼びかけた提案書で、ジョン・マッカーシーらが使ったのが始まり
ただ、何を人工知能と呼ぶかは研究者のあいだでも定義がそろってない

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定義がそろってないから、「どれくらい賢いか」で段階に分けて考えるのが分かりやすい
G検定のシラバスでは「単純な制御プログラム」「古典的な人工知能」「機械学習」「深層学習」の4つに分けてる

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1つめの単純な制御プログラムって、どんなもの？

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エアコンの温度調節がまさにそれ。決められたルールで動くだけ
室温を $T$、設定温度を20度とすると

$T=18$ なら ON、$T=21$ なら OFF。宣伝で「AI搭載」と書かれていても、中身がこの段階のものはある

2つめの古典的な人工知能は、ルールや知識をたくさん持たせて、探索や推論で答えを出すもの
たとえば「熱がある かつ せきが出る ならば かぜを疑う」のような if-then のルールを人が何百も書いて、組み合わせて結論を出す
迷路やパズルを、手順を全部たどって解くのもこの段階

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それって結局、人がルールを書いてるだけちゃうの。1つめとの違いが分からん

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ルールを書くのが人なのは同じ。違うのは、ルールや知識の数と、それを組み合わせて推論する仕組みがあること
温度が20度より上か下か、の1本のルールとは、扱える問題の広さがまるで違う

3つめの機械学習は、ルールそのものをデータから学ぶ
迷惑メールの判定なら、人が決めた特徴量（「無料」という語の数 $x_1$、リンクの数 $x_2$）を使って

$s>0$ なら迷惑メール、と判定する。重み $w_1,w_2,b$ を人が決めずに、正解つきのメールから学ぶのがポイント

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数字で試すと、学習の結果が $w_1=0.8,w_2=0.5,b=-2$ になったとして
「無料」が2回、リンクが1個のメールは $s=0.8\times 2+0.5\times 1-2=0.1>0$ で迷惑メール
「無料」が1回、リンクが1個なら $s=0.8+0.5-2=-0.7<0$ で普通のメール

4つめの深層学習（ディープラーニング）は、何を手がかりにするか（特徴量）まで自分で学ぶ
変換を何層も重ねた形で

画像なら、人が「耳の形」「ひげ」を指定しなくても、各層が手がかりになる特徴を学習する

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機械学習と深層学習の違いは「特徴量を人が決めるか、学習で作るか」ってこと？

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そこが一番大きい。さっきの迷惑メールでは「無料」の数やリンクの数を選んだのは人やった
深層学習も機械学習の一種やけど、特徴量の設計まで任せられる点で段階を分けてる

AI効果って言葉も聞いたけど、何なん

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新しい技術ができた直後は「AIや」と言われるのに、仕組みが分かって当たり前になると「あれはただの自動化で、知能ではない」と言われるようになる現象
手書き文字の読み取り（文字認識）や乗換案内の経路探索は、もとは人工知能の研究で扱われた技術やけど、今それをAIと呼ぶ人は少ない
チェスのプログラムが人間のチャンピオンに勝ったときも「ただの力ずくの計算」と言う人がいた

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それやと、人工知能はいつまでたっても完成せんことになるな

エージェントって言葉もシラバスに出てくる

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センサーで周りを観測して、その結果に応じてアクチュエーター（動かす部分）で周りに働きかけるもの
教科書によっては、人工知能を「合理的に行動するエージェントを作る研究」と定義してる
時刻 $t$ の観測 $o_t$ から行動 $a_t$ を決める規則を $\pi$ と書くと

エアコンなら $o_t$ が室温、$a_t$ が暖房のON／OFF。どれだけ賢いかは、この $\pi$ の作り方の違い

ロボットとAIは同じもんちゃうの

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ロボットは体（ハードウェア）を持って動く機械。人工知能は「考える」部分の研究
将棋のプログラムは体がないけど人工知能。工場のロボットアームでも、決められた動きを繰り返すだけで、人工知能を使ってないものは多い
ロボットの中の考える部分に人工知能を使う、という関係

＞＞20
まとめると、エアコンの温度調節は「AIと呼ばれることもあるけど、4段階でいえば一番下の単純な制御プログラム」ってとこか