基礎知識ゼロの文系でもすぐわかるAI（人工知能）の原理

Mengenal Apa Itu AI (Artificial Intelligence), Jenis, dan Manfaatnya di Berbagai Bidang - Ragam Bola.com

最近、AI（人工知能）という言葉や、DX（デジタル・トランスフォーメーション：デジタル技術を使った変革）という言葉を聞かない日はありません。　

今からの時代は、技術者でなくても、文系や主婦でも、どういったものか知っておくことが必要な時代です。　

また、２０２４年から小学校一年生からAI・統計の授業が必須になっており、ますます世代間で格差が開く一方です。　そこで、Renaissancejapanが、世界一分かり易く、AIの原理を説明させていただきます。

例えば、リンゴの写真を見せただけで、何故、コンピューターがリンゴと分かるのか？　　それは人間がコンピューターにリンゴの特徴（赤い・丸い・ヘタがある・など）特徴を教えているからです。

これを「マシン・ラーニング（機械学習）」といいます。

最近では、何枚のリンゴの写真をコンピューターにみせるだけで、コンピュータ自身が特徴をつかみ、自分で特徴を学習する事が出来ます。　これを「ディープ・ラーニング（深層学習）」と言います。

イチゴの写真は言うまでもなくアナログです。　写真に数値情報はありません。　あくまでもデジカメやコンピューターのカメラによって、画像を縦横のメッシュに区切り、例えば100分割し、細かな小さなピクセル（画像の最小単位の四角）をいっぱいつくっているのです。

その一つ一つのピクセル（通差な四角）にイチゴが移っている部分と写っていない部分があります。　これで情報を１（写っている）もしくは０（写っていない）ででデジタル情報化（数値化）しているだけです。

白黒の場合，それでよいのですが、カラーの場合はどうでしょうか？　PCのカメラ、スキャナーでは色を周波数で見分けることができます。　色の三原色はR（赤）、G（緑）、B（青）なので、PCのカメラやスキャナーは、この3つの色ごとに、ピクセルを認識できます。

色（光）は周波数で表すことができるので、コンピューターはそれぞれのピクセルごとに、写っているのか・写っていないのか？　また色の具合を自動的に数値で表して記憶（メモリー保存）しています。

これで、何故、ただの画像が数値化できるのか理解していただけたと思います。　色合いは周波数で数値化します。　

音声は周波数で高い音か低い音か、また振幅で大きさを数値化しています。　音声の周波数データーを見たがあると思います。

X軸方向に周波数、Ｙ軸方向にはギザギザしたピークがありますがこれが振幅（音の大きさ）です。　　　

上の図はX軸は時間、Y軸は周波数です。

すなわち画像データも音声データもすべて周波数で、数値化しているのです。だから計算できる訳ですね。

いきなり、脳の映像が出てきて、びっくりしたと思いますが、映像は目で見ると、その情報は脳の後頭部の「一時視野角野」送られます。

神経細胞を通りながら、脳の側頭部の「側頭葉IT野」を通りながら、様々な情報と統合され
「イチゴ」と判断される様子を、上の図は表しています。

実は、脳も電気信号で信号伝達しているので、これをコンピューターで真似ることができます。　これがＡＩで、ニューラルネットワークと呼ばれます。

「ニューラルネットワーク（neural network）」とは、人間の脳の神経回路の構造を数学的に表現する手法です。脳内の神経細胞である「ニューロン（neuron）」を語源とし、主に音声や画像などのパターンを認識する際に活用されます。

脳科学については、私のBlogで阿片・麻薬というカテゴリーがあり、そこで詳細にお話ししたいと思っているので、ここらにしておきます。

ここまでのまとめ

・画像はメッシュを切り、画像のありなしでデジタル化できる。　

・色は周波数で表現出来る。　数値化が可能

・音声も周波数で表現できる。数値化が可能

・AI（人工知能）は脳を模している。　ニューラルネットワーク

・ディープラーニングは、それぞれの特徴、またピクセルをどんどん小さくして、正解の確率をあげるべく、複数回（＝複数層）計算し、限りなく正解に導く。　

・もっとAIに詳しい情報は　↓

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