今回は、家電製品や自動車など身近な製品にも組み込まれ始めたＡＩ（人口知能　アーティフィシャル・インテリジェンス　artificial intelligence）について考えてみます。

　最初に考えたいのは、ＡＩは、手法も開発言語も様々な種類が研究中であり完全な製品ではないということです。ＩＴの歴史を振り返りますと、ハード分野では専用機から汎用機に推移し、最終的にはＤＯＳ－Ｖ機のような標準機が登場しました。ソフト分野でもディファクトスタンダードという考え方でトップシェアを獲ることで標準化が推進されてきました。小生は製品のＱＣＤを消費者目線で決める為には標準化が必須であると考えています。しかしながら、ＡＩが標準化にいたるには、まだまだ時間がかかりそうです。

　ＡＩに様々な分野があるのは、人間の脳が様々なことを司っていることと同義だと愚考しております。見る。聞くなどの認識能力、手足の運動の制御から始まって、情報の判断を行った結果も、芸術・ゲーム・スポーツ・業務遂行などその分野もバラバラです。現状のＡＩとは、認識、運動制御の基本機能にも適用されておりますし、情報判断を組み合わせた最終的な結果を出すことにも使われています。それぞれのＡＩはそれぞれが異なる製品です。ＡＩというと、どちらかといえば情報判断と最終的な結果を出すことを想定しがちですが、認識や運動制御の標準化の方が順序としては先になる筈ですし、現実に家電や自動車などに製品として組み込まれているＡＩは、この分野のものが殆どです。勿論、将棋やチェスに代表されるゲーム系の最終結果を求めるＡＩもありますし、特定の作曲家の作風に似せて作曲をするＡＩや、歌手の唱法に合わせてバーチャルシンガーに歌わせるＡＩもあります。但し、これらのＡＩも独立した別製品で、ゲームの世界ではＡＩ対戦も盛んになってきました。

一方でＡＩを作動させる為の要素は、決まっています。

１）開発言語

　ＡＩエンジンに命令を与える言語です。C++やJavaなどオブジェクト指向の汎用言を使うものもありますが、専用の言語を持っているものも多いですから、ＡＩを使う為には、開発言語から学習することになります。

２）過去データ

　ＡＩの動作する分野により異なりますが、基本的には、判断した情報と結果として行った情報を一緒に蓄積します。将棋の棋譜が代表的な過去データ情報の形式です。但し、これらの情報は、テキストデータに止まらず、画像情報や音声情報など様々な情報が扱われます。レントゲン写真で病名を考えるＡＩの場合は、画像データの特長を判断することになります。但し、画像は目で判断していますが、画像データも二値化されて０と１の羅列で表現されていますので、その差分や特定の形態を判断することになります。このように、言語と共に重要なのが、過去データの蓄積形式です。ＡＩによって全く別の形式になっています。更には、そのデータを多いほどＡＩには有効になりますので、大量データを蓄積されるしくみも必要にあります。センサー情報のように自動的に蓄積されるしくみも多くなると思われます。

３）結果表示

　最後にＡＩが判断した結果を表現する形式です。テキストの場合もありますが、画像や音声などに加えて他のコンピュータやインターネットに接続されている機器に対する命令言語であることが多くなると思います。

　インターネットの普及でＩＯＴが実現していますが、ＡＩもクラウドサービスなどと同じくインターネットの賜物だと考えています。

以上