アルゴリズムとは。

アイテックインターナショナルです。

アルゴリズムとは、人工知能の設計の一番の肝の部分といっても差し支えないでしょう。
歴史
記録に残る最古のアルゴリズムは、エウクレイデスの原論のものである。その中でも、二つの整数の最大公約数を求めるユークリッドの互除法[1]は、典型的なアルゴリズムとして知られている。

「アルゴリズム」という名称は、現在のイラクのバグダードにおける9世紀の数学者アル・フワーリズミー[2]の名前から来ているといわれている。彼がインド数学を紹介した著作『インドの数の計算法』（825年）が、12世紀にチェスターのロバート（あるいはバースのアデラード）によってラテン語に翻訳され、『algoritmi de numero Indorum アルゴリトミ・デ・ヌーメロ・インドルム』（直訳すると「インドの数におけるアルゴリトミ」）という題で、以後500年間にわたってヨーロッパ各国の大学で数学の主要な教科書として用いられた。この書は、冒頭に「algoritmi dicti（アル・フワリズミーに曰く）」という一節があるので『algoritmi（アルゴリトミ）』と呼ばれていた。

1920〜30年代、計算可能性のための数学モデル（計算モデル）がいくつも提案された（チューリングマシン、帰納的関数、ラムダ計算など）。後にこれらの定義はすべて同等であることがわかり、それらにより同値な概念を「計算可能」とすることが提案された（チャーチ＝チューリングのテーゼ、提案者はスティーヴン・コール・クリーネ。なお、チューリングのほうを先とする専門家もいる）。したがって、現在では「これらによって『計算可能なもの』を計算する手続き」をアルゴリズムと呼ぶ。

※引用wiki：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0

簡単なものでしたら、エクセルのマクロもアルゴリズムの学習と言ってもいいでしょう。
アラン・チュリングが生み出した計算式の機械学習や命令形のプログラムなどが挙げられてきます。

アルゴリズムには様々な記法があり、自然言語、擬似コード、フローチャート、プログラミング言語などがある。アルゴリズムの自然言語表現は冗長であいまいになる傾向があり、複雑なアルゴリズムや技術的な場面では単独ではほとんど使用されない。擬似コードやフローチャートはアルゴリズムを構造的に表現でき、自然言語のようなあいまいさもほとんどない。プログラミング言語でアルゴリズムを示すこともよくある。

アルゴリズムの記述は、例えばチューリング機械を使ったならば、として次の3つに分類している書籍などがある[8]。

高レベルな記述
自然言語でアルゴリズムを説明したもの。実装の詳細は省かれている。このレベルでは、チューリング機械のテープやヘッドの動きまでは説明しない。
実装レベルの記述
チューリング機械のヘッドの動きやテープへのデータ格納方法を自然言語で説明する。このレベルでは機械の状態や遷移関数の詳細は説明しない。
（以上の2つのような内容では、そもそも概要で説明したように「はっきり」していない可能性もあるし、詳細が無ければ無限ループに陥らないことを証明することもできない。従ってそもそも実際には「アルゴリズムを記述」してはいない）
引用元：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0

このように、アルゴリズムを使った機械学習をへてAIというものは、自動的に判断や診断を下すことや、指示通りの命令に対して同様の処理を行い、命令にないエラーを弾き
人間が行う作業よりも正確な作業を行うことが可能となった。

このような簡易的な、作業軽減のAIの開発と聞くと大きな工場などでの使用を
思い浮かべる方も多いのですが、最近ではテレアポのリストの生成や
営業メールを自動送信で送るシステムなども生まれており、生活に密着した
作業などにも、次々導入され始めています。