入門 Python 3 第3版

26章AI

猫にできてAIにできないことさえある。

—— 李飛飛（フェイフェイ・リ）

Pythonが近年大きな存在感を持つ主要因は、その豊富なAIツールにある。本章では、AIの歴史を少し紐解くと共に、最近の開発成果を紹介する。しかし、近年のAI開発はとてつもないスピードで進んでいるため、一部の内容は否応なく時代遅れになっていく。

従来の数学的な手法でも、データポイントへフィットする曲線や直線を描き、誤差を最小限に抑えることはできる。しかし、AIの分野では、多数の誤差極小点を持つ複雑な多次元のパターンを探すことになる。これはパターン認識であり、モデルがパターン認識を実現する仕組みは人間にはとても理解できない。実は、人間自身がパターン認識をどう行っているかもわかっていない。

本章では、次のテーマを取り上げる。

• 大躍進を導いた洞察を含む最近のAIの歴史
• フレームワークからフルモデルに至るまでのAI開発におけるPythonの役割
• 現在最も有力なAIモデルの概要
• Pythonベースの実際のフレームワークを使ったAIの実践

まず、混同されやすい用語を定義する。

人工知能（AI、Artificial Intelligence）

機械が人間の能力を模倣することに対する古くからの用語で、意味が広がってきている。

機械学習（ML、Machine Learning）

AIの下位概念で、人間から明示的に指示されずにコンピュータがデータからパターンを学習するもの。

深層学習（DL、Deep Learning）

機械学習の一部で、多階層のニューラルネットワークを使うもの。

26.1　AIの実際

筆者は「結局こういうことだった」という言葉が昔から好きだ。難しい問題が解決した際に使われるあの言葉である。男爵を殺した犯人が執事ではなく、男爵の邪悪な甥で吸血鬼でもあるレジナルドだったということがわかる推理小説や論理、ひらめき、Google検索、力ずくの作業、ただの幸運がごちゃまぜになって問題解決に至ったソフトウェアのデバッグセッションで使われる言葉である。 ...