マシンラーニング vs 人工知能: キーとなる違い

マシンラーニングと人工知能という用語を間違った文脈で使用することは非常に一般的です。両者は密接に関連している別個の概念であるため、間違えるのは容易なことです。ただし、機械学習、またはMLは、人工知能、またはAIのサブセットであるという点に注意することが重要です。

これら2つの概念をよりよく理解するために、まず各概念を定義してみましょう:

• 人工知能（AI）：AIは、人間の思考を模倣し、情報を処理するように設計されたソフトウェアまたはプロセスです。AIには、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、自律走行車、ロボティクス、そして最後に、機械学習などの幅広い技術や分野が含まれます。AIは、デバイスが情報を学習し、問題を解決し、洞察を抽出することを可能にします。 
• 機械学習（ML）：機械学習は、AIのサブセットであり、デバイスが人間の介入なしにデータセットから情報を学習する技術です。機械学習アルゴリズムは、データから学習し、全体的な機械学習モデルの精度と効率を向上させることができます。別の観点から見ると、機械学習は、AIがAI関数を実行する際に経験するプロセスです。 

人工知能の重要な側面

人工知能の定義は、年々多数出現しており、これが人工知能をやや複雑または混乱させている一因となっています。しかし、その最も単純な形式では、人工知能は、コンピュータサイエンスと堅牢なデータセットを組み合わせて、効果的な問題解決を実現する分野です。

現在の人工知能分野には、機械学習やディープラーニングなどのサブ分野が含まれており、これらは入力データに基づいて予測または分類を行うAIアルゴリズムを使用します。

人工知能は、弱いAIまたは強いAIなどの異なるタイプに分類されることがあります。弱いAI、または狭いAI、または人工狭い知能（ANI）は、特定のタスクを実行するようにトレーニングされたAIです。これは、私たちの日常生活で最も明らかなAIの形態であり、AppleのSiriや自律走行車を可能にします。

強いAIには、人工一般知能（AGI）と人工超知能（ASI）が含まれます。AGIは現在理論上のものであり、人間と同等の知能を持つマシンを指します。AGIは自己認識を持ち、高度な複雑な問題を解決し、学習し、将来を計画することができます。さらに、ASIは人間の知能と能力を超えるでしょう。

人工知能を理解する方法の1つは、そのさまざまな応用例を見てみることです。以下が含まれます:

• 音声認識:人工知能は、多くの音声認識技術の重要な要素です。コンピュータ音声認識または音声からテキストへの変換とも呼ばれ、NLPを使用して人間の音声をテキスト形式に翻訳します。 
• コンピュータビジョン:人工知能により、コンピュータがデジタル画像、ビデオ、その他の視覚的な入力から情報を抽出することができます。コンピュータビジョンは、写真のタグ付け、医療画像、自律走行車などに使用されます。 
• カスタマーサービス:人工知能は、カスタマーサービス業界のチャットボットを動かしています。これにより、企業と顧客の関係が変化しています。 
• 不正検出:金融機関は、不正な取引を特定するために人工知能を使用しています。 

機械学習の重要な側面

機械学習アルゴリズムは、予測を行うために構造化されたデータに依存しています。構造化されたデータは、ラベル付け、組織化、特定の機能で定義されたデータです。機械学習では、通常、データを事前に処理して組織化する必要があります。そうしないと、ディープラーニングアルゴリズムによって処理されることになりますが、これはAIのサブ分野です。

機械学習のより大きな概念を見ると、機械学習は、利用可能な大量のデータのおかげで、すべての規模のビジネスにとって非常に貴重なツールであることがわかります。これにより、機械学習モデルはデータを処理し、ビジネス上の意思決定を改善するパターンを特定し、自己更新によって分析の精度を向上させます。

機械学習には、各々が異なる方法で機能するいくつかの技術が含まれます:

• 教師あり学習:ラベル付けされたデータはアルゴリズムを「教師」し、データを分類し、結果を予測するようにトレーニングします。 
• 教師なし学習:機械学習のテクニックの1つで、ラベル付けされていないデータを使用します。教師なし学習モデルは、人間の介入なしにデータを分析し、パターンを発見することができます。 
• 強化学習:このテクニックは、モデルを一連の決定を下すようにトレーニングし、報酬/罰則システムに基づいています。 

AI/MLスキルセットの違い

人工知能と機械学習の2つの概念を区別したので、各概念には異なるスキルセットが必要であることは明らかです。AIまたはMLに関与したい個人は、各スキルセットを認識することが重要です。

人工知能の場合、スキルセットはより理論的であり、技術的ではなく、機械学習には高度な技術的専門知識が必要です。ただし、両者には一部の重複があります。

まず、人工知能に必要なトップスキルを見てみましょう:

• データサイエンス:データサイエンスは、データから洞察を導き出すことに重点を置いた多分野にわたる分野です。データサイエンスのスキルには、プログラミングから数学まで、データ科学者が統計モデリングやデータ視覚化などのテクニックを使用できるようになります。 
• ロボティクス:人工知能は、ロボットにコンピュータビジョンを提供し、ロボットが環境をナビゲートし、感知できるようにします。 
• 倫理:人工知能に関与するすべての人は、人工知能技術の倫理的影響について十分に理解している必要があります。倫理は、人工知能システムの展開に関する主な懸念事項の1つです。 
• ドメイン知識:ドメイン知識を持つことで、業界をよりよく理解できます。また、特定の課題やリスクに対処するための革新的なテクノロジーを開発するのにも役立ち、ビジネスをよりよくサポートします。 
• 機械学習:人工知能を真正に理解し、最も効果的に適用するには、機械学習の基礎を理解する必要があります。機械学習開発の技術的な側面をすべて知る必要はありませんが、機械学習の基本的な側面を知っている必要があります。 

機械学習を見ると、スキルセットはさらに技術的になります。ただし、AIまたはMLに関与しようとしているすべての人がこれらのスキルをできるだけ多く知っていることができると役立ちます:

• プログラミング:すべての機械学習プロフェッショナルは、Java、R、Python、C++、Javascriptなどのプログラミング言語を熟練しておく必要があります。 
• 数学:機械学習プロフェッショナルは、アルゴリズムや応用数学と広く関わるため、数学的知識と強力な分析および問題解決スキルを備えている必要があります。 
• ニューラルネットワークアーキテクチャ:ニューラルネットワークは、ディープラーニングの基本であり、ディープラーニングは機械学習のサブセットです。機械学習の専門家は、これらのニューラルネットワークと、さまざまな業界でどのように適用できるかについて深い理解を持っています。 
• ビッグデータ:機械学習の大部分は、ビッグデータです。ここで、モデルは大量のデータセットを分析してパターンを特定し、予測を行います。ビッグデータは、効率的に大量のデータを抽出、管理、分析することを指します。 
• 分散コンピューティング:分散コンピューティングは、コンピュータサイエンスの分野であり、機械学習のもう1つの重要な側面です。これは、通信を交換することで行動を調整するネットワークコンピュータのシステムを指します。

これらは、AIおよびMLに参加しようとしているすべての人が身に付けるべきスキルのいくつかです。ただし、ビジネスリーダーは、これらのスキルを学ぶことで、AIプロジェクトについてよりよく理解できるため、非常に役立ちます。さらに、AIプロジェクトの成功の重要な鍵の1つは、進行中の状況を理解する有能なリーダーのチームです。

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