人工知能（AI）の定義

人工知能は、通常、人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートな機械を構築することに関わるコンピューターサイエンスの分野です。正式な学術的観点からは、AIは「知能エージェント」の研究と定義されています。知能エージェント：環境を認識し、特定の目標を達成する可能性を最大化する行動をとるシステム。

中核となる認知プロセス

• 学習：情報の取得と、その情報を使用するためのルールの習得。
• 推論：ルール（または学習したパターン）を使用して、近似的または確定的な結論に達すること。
• 自己修正：パフォーマンスを評価し、精度を向上させるためにアルゴリズムを洗練させる能力。

主な違い：ANI vs. AGI

人工特化知能（ANI / 弱いAI）

• 定義：特定のタスクのために設計・訓練されたAIシステム。
• 特徴：事前に定義された限定的な範囲またはコンテキスト内で動作します。知能をシミュレートしますが、意識や真の理解はありません。
• 現在の状況：現在存在するすべてのAIはこのカテゴリに属します。例としては、バーチャルアシスタント（Siri、Alexa）、顔認識ソフトウェア、およびAlphaGo。

人工汎用知能（AGI / 強いAI）

• 定義：機械が人間の精神と区別がつかないほど、幅広いタスクにわたって知識を理解、学習、応用できる能力を持つ理論的なAIの形態。
• 特徴：ドメインに依存しない適応性、常識的な推論、および潜在的な自己認識。
• 現在の状況：理論上の；現在は研究とサイエンスフィクションの対象です。

主要な用語

• 知能エージェント：センサーを通じて環境を観察し、アクチュエーターを使用して環境に作用する自律的なエンティティ。
• チューリングテスト：アラン・チューリング（1950年）が提案した、機械が人間のそれと同等、または「区別がつかない」知的な振る舞いを示せるかどうかを判断するためのテスト。
• 機械学習（ML）：明示的にプログラムされるのではなく、データから学習するシステムを構築することに焦点を当てたAIのサブセット。