1. AIの能力による分類
弱いAI（Narrow AI）
-
一つの決まった仕事をするAIで、人間のように考えることはできません。
-
例：スマホのSiri、ChatGPT、Google翻訳
-
スマートスピーカーの音声認識や画像検索などもこの種類に含まれます。
-
人間がプログラムしたルールに従って動作し、学習を通じて少しずつ精度が向上するのが特徴です。
強いAI（General AI）
-
人間と同じように考えたり、学習したりできるAIです。
-
現状：まだ作られていませんが、世界中の研究者が開発を進めています。
-
目標：創造的な仕事や自己判断が可能なレベルに達することを目指しています。
-
研究例：人間の脳を模倣したモデルを活用して開発が進められています。
2. 学び方による分類
教師あり学習（Supervised Learning）
-
正しい答えがついたデータを使って学習するAI。
-
例：画像認識AI、迷惑メール判定AI
-
仕組み：「これは犬」「これは猫」というデータを大量に学習させることで、新しい写真を見たときにどちらかを判別できる。
教師なし学習（Unsupervised Learning）
-
AIがデータの中から自分でパターンを見つける学習方法。
-
例：クラスタリングAI、不正利用検出AI
-
応用例：ネットショップの購買データを分析し、関連商品をおすすめする機能。
強化学習（Reinforcement Learning）
-
何度も試して、成功する方法を見つけるAI。
-
例：囲碁AI（AlphaGo）、自動運転AI
-
仕組み：チェスや囲碁のAIは、何千回も試合を繰り返しながら、より良い戦略を学びます。
-
応用：スポーツやロボットの動作制御にも活用。
3. 使い道による分類
画像認識AI
-
写真や動画を見て、何が写っているか判断する。
-
例：Google Lens、顔認識カメラ
-
応用例：スマートフォンの顔認証、防犯カメラ、医療診断（レントゲンやMRI解析）
自然言語処理AI（NLP）
-
文章を理解したり、作ったりするAI。
-
例：ChatGPT、Google翻訳
-
応用例：SNSの投稿分析、メールの自動分類、AIによる小説作成
音声認識AI
-
話した言葉を文字に変えるAI。
-
例：Siri、Googleアシスタント
-
応用例：議事録作成、カーナビの音声入力、リアルタイム翻訳
おすすめAI（推薦システム）
-
ユーザーの好みに合わせておすすめを表示する。
-
例：Netflixの映画おすすめ、Amazonの商品リスト
-
仕組み：過去の閲覧履歴や購入データを分析し、適切なコンテンツを提案。
-
応用例：SNSの投稿表示アルゴリズム、音楽ストリーミングのプレイリスト作成
4. 仕組み別の分類
ニューラルネットワーク（Deep Learning）
-
人間の脳のような仕組みで動くAI。
-
例：ChatGPT、画像認識AI
-
特徴：多層構造（ディープラーニング）により、複雑なパターンを学習可能。
-
応用例：手書き文字認識、自動翻訳、音声認識
決定木（Decision Tree）
-
ルールを作って答えを決めるAI。
-
例：マーケティング分析AI
-
応用例：顧客データをもとに、最適な商品の推薦やターゲット広告を実施。
ベイズ推定（Bayesian AI）
-
確率を使って予測するAI。
-
例：迷惑メール判定AI
-
応用例：「このメールが迷惑メールである確率は80%」といった判断を行い、スパム対策や医療診断、株価予測などに活用。
まとめ
AIにはさまざまな種類があり、それぞれの特性によって使い道が異なります。学習方法や仕組みを理解することで、AI技術の発展が私たちの生活にどのような影響を与えるかを知ることができます。今後の技術の進歩により、さらに便利で高度なAIが生まれることが期待されています。
コメント