AI(人工知能)と言う言葉が始まったのは

1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された

Wikipedia

と言う事で、この概念は既に60年以上前に考えられていたそうです。

では、なぜ今「HoTワード」なのか?

コンピュータテクノロジー(特にハード技術)が進化し
安価に大量のデータが保存でき、データを集める仕組み(IoT)が進化したにほかなりません。

それが「ビッグデータ」になります。

今までのIT技術と機械学習の違い

その昔、ハード技術も今ほど進んで無く、保存するHDDでも数メガレベル
ギガレベルは高額な保存メディアであった時代はDB(データベース)への保存も
数万点レベルのデータでしかなく。

データから条件を判断するのでは無く、INPUTされたデータをプログラミング(人が与えた判断)で
判定していました。
例、 If~else、switch~case

これは情報も少なく、人間がわかる範囲の判定であれば問題ないですが
もう一歩進むのは困難な状況でした。

ここから一歩進んで、テクノロジー進化でHDDやIoT等の溜める能力と集める技術向上で
価値を生む「ビッグデータ」が集まる仕組みに進化しました。

今まではデータのインプット時に判定し分岐条件を与えていましたが
機械学習は逆の発想で「蓄積した大量のデータから正誤判定を行う」仕組みになります。

言葉で言うと「何か似てるな?」「こっちとも似てるな?」「少し違うな」的な判断を
大量データの中で判断して近似値で精度を高めて判定していく仕組みです。

これにより、
・今まではリンゴとしか判定できなかった物が、多少の大きさ形が違っても「リンゴ」と判定出来る。
・子供と大人の判定で今までは身長、体重で判定していたものを、背の高い子供も判断出来る。

この様に、テクノロジー発展で一気にAI(人工知能)の中の「機械学習」が進化しました。

凄く漠然とした説明で恐縮ですが。

ここで言う「AI(機械学習」」の進化は「ビッグデータ」無くしてはありえなく
の「ビッグデータ」の進化は記憶容量の劇的進化とIoTによるデータ収集能力の進化が
無くてはならないと言う訳です。

これで何となく「AI」「ビッグデータ」「IoT」のつながりを理解して頂けたのではと思います。

次回はもう一歩進んで「ディープラーニング(深層学習)」について学んでみます。

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