人工知能とは、

AI研究を説明するためには、まずはじめに
どのような分野における研究の概要の説明したいとおもいます。

人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステム

と序文には書かれています。
そもそもの発展は、新しく、1943年に生み出された、ドイツのエニグマの解析を行う
ために作られた大型計算機が自動計算コンピューターのの祖とも考えられています。
アイテックインターナショナルでは、自動計算や学習させた対応をもとに応用できるような、AIの研究を日夜行っております。


応用例は自然言語処理機械翻訳かな漢字変換構文解析等、専門家の推論・判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析して特定のパターンを検出・抽出したりする画像認識等がある。
今日のグーグルなどで使用されている、ロボット型検索もこのパターンを使用した、情報収集方法になります。
アイテックインターナショナルでは、こういった収集する情報の精度をあげる研究を行っております。
、

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。現在では、記号処理を用いた知能の記述を主体とする情報処理や研究でのアプローチという意味あいでも使われている。家庭用電気機械器具の制御システムやゲームソフトの思考ルーチンもこう呼ばれることもある。
こういった思考のルーチンをアルゴリズム学習と呼称します。


プログラミング言語 LISP による「ELIZA」というカウンセラーを模倣したプログラム(人工無脳)がしばしば引き合いに出されるが、計算機に人間の専門家の役割をさせようという「エキスパートシステム」と呼ばれる研究・情報処理システムの実現は、人間が暗黙に持つ常識の記述が問題となり、実用への利用が困難視されている。

人工的な知能の実現へのアプローチとしては、「ファジィ理論」や「ニューラルネットワーク」などのようなアプローチも知られているが、従来の人工知能であるGOFAI (Good Old Fashioned AI) との差は記述の記号的明示性にある。

その後「サポートベクターマシン」が注目を集めた。また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。「この宇宙において、知性とは最も強力な形質である(レイ・カーツワイル)」という言葉通り、知性を機械的に表現し実装するということは極めて重要な作業である。

2006年のディープラーニング(深層学習)の登場と2010年代以降のビッグデータの登場により、一過性の流行を超えて社会に浸透して行った。2016年から2017年にかけて、ディープラーニングを導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、さらに不完全情報ゲームであるポーカーの世界トップクラスのプレイヤーも破り[6][7]、麻雀では「Microsoft Suphx (Super Phoenix)」がAIとして初めて十段に到達する[8]など、時代の最先端技術となった[9]。

参照元https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD

最近になりようやくアニメや映画で登場するような、人工知能らしい
人工知能の開発が進むようになってきましたが、まだまだ始まったばかりです。

アイテックインターナショナルでは、このような歴史を踏まえ、現在新しいAIの研究を行っています。
代表の僕も小さいときに見た、攻殻機動隊っていうアニメに登場するAIの可能性に
魅了されてなんとかこの世界に近づきたいと思い、研究をはじめました。
そんな夢から始まったアイテックインターナショナルです。

その後、プログラムによる指示をした計算からある程度フレキシブルに判断を行う
アルゴリズムの学習による研究が行われるようになりました。

次回はアルゴリズムについて説明したいと思います。