はじめに
対話型AI「ChatGPT」を開発しているオープンAI社のCEO、サム・アルトマン氏が岸田首相と会ったのは昨年の4月です。それ以来、AIが大きな話題となっています。ニュースで取り上げられたので、すぐに無料版のChatGPTを試してみましたが、あまり良い答えではなく放置していました。しかし、ChatGPTの話題がますます盛んになり、１週間ほど後に再度使ってみると、結構使えることが分かりました。
そこで、日本の詩を英訳したところ、直訳で情感が失われていました。感情表現がない取扱説明書などには向いているが、情感のある翻訳は無理だと思いました。しかし、昨年の秋に再度詩の翻訳をさせてみると、情感もあり、良い訳となっていました。AIが進化していること、その速度が速いことを実感しました。C言語のコンピュータ プログラムをでは人以上の能力を持っていると感じました。
最近では、文章の校正や意見を聞いたり、表を作ったり、簡単にまとめたりと、常に活用しています。
そこで「AI」について調べてみました。
パターン認識とAI
パターン認識と人工知能（AI）は、密接に関連している分野であり、多くの現代技術の基盤となっています。以下、それぞれについて簡単に解説します。
パターン認識
パターン認識は、データの中から意味のあるパターンや構造を見つけ出すプロセスです。これには画像、音声、テキスト、信号など、さまざまな種類のデータが含まれます。具体的なタスクには以下のようなものがあります：
- 画像認識：画像内の物体や人物を識別する（例：顔認識、物体検出）。
- 音声認識：音声データから話者や内容を識別する（例：音声アシスタント、音声コマンド認識）。
- 文字認識：手書き文字や印刷された文字を識別する（例：OCR）。
- データクラスタリング：データを自然なグループに分類する（例：顧客のセグメンテーション）。
これらのタスクは、機械学習や深層学習を利用して、パターンを見つけ出し、分類や予測を行うことが一般的です。
ニコニコマークは、私たちの認識方法がパターンに基づいている証拠です。2つの点と1つの曲線を円で囲むだけで顔と認識し、さらに2つの点と1つの曲線の変化により、怒りや困惑などの感情も表現できます。このように非常に速く認識できる一方で、幻視を起こすメカニズムも同じです。例えば、背後霊が見えると感じたり、写真に予期せぬものが見えたりすることがあります。これは「アバタもエクボ」のような現象であり、YouTubeには「アバタもエクボ」的動画が数多く公開されています。
人工知能（AI）
人工知能は、人間の知的活動をコンピュータで模倣する技術やシステムのことを指します。AIは広範な分野を含み、その中には機械学習（ML）や深層学習（DL）といったサブフィールドが含まれます。以下は、AIの主要な分野です：
機械学習（ML）：データを基に学習し、予測や意思決定を行う手法。代表的なアルゴリズムには、線形回帰、決定木、サポートベクターマシン（SVM）などがあります。
深層学習（DL）：ニューラルネットワークを使用した機械学習の一種。特に、大規模なデータセットと計算リソースを活用して高度なパターン認識を行うことができます。画像認識や自然言語処理（NLP）などで成功を収めています。
自然言語処理（NLP）：テキストや音声を理解し、生成する技術。例えば、機械翻訳、感情分析、対話システムなどがあります。
ロボティクス：ロボットに知的な行動をさせる技術。これは、物理的な世界でのタスク遂行を含みます。
パターン認識とAIの関係
パターン認識はAIの重要な応用分野の一つです。AI技術を使ってデータからパターンを抽出し、それを基に予測や分類を行うことが可能です。例えば、深層学習を用いた画像認識システムは、膨大な数の画像から学習し、新しい画像を見たときにそこに何が映っているのかを識別することができます。
パターンを認識し、深層学習などで類型化することで、そのパターンに基づいて次に来ることの確率を予想することができます。
さいごに
AI技術によって、コンピュータが人間のような振る舞いをするようになりました。コンピュータは圧倒的に人間より計算速度が速く、記憶力も大きいため、多くの事務作業を効率的に行えます。これは新しい産業革命と言えるものです。AI技術を推進して巨額の利潤を得ようとする人も現れるでしょう。しかし、そのような技術を営利主義的な人々の手に渡してはなりません。AI技術が人類全体の幸福に寄与するものであることを望みます。
