AIは大きく分けて以下の3つのレベルに分類されます。
- 特化型AI（狭いAI）: 特定のタスクのみに特化したAI。囲碁や将棋のAI、音声アシスタント（Siri、Alexaなど）、画像認識、レコメンデーションシステムなどがこれにあたります。現在、実用化されているAIのほとんどがこのタイプです。
- 汎用型AI（強いAI）: 人間と同様に、あらゆる知的タスクをこなせる能力を持つAI。異なる分野の知識を統合し、未知の問題にも対応できます。これはまだSFの世界であり、研究開発段階にあります。
- 超AI: 人間の知能をはるかに超える知性を持つAI。このレベルのAIは、人類の未来に大きな影響を与えるとされています。これもまだ理論上の存在です。
機械学習とディープラーニング
AIの進化を支えている主要な技術が機械学習とディープラーニングです。
- 機械学習: データからパターンやルールを自動的に見つけ出し、学習する技術。人間が明示的にプログラミングしなくても、AIが自律的に精度を高めていきます。
- ディープラーニング（深層学習）: 機械学習の一種で、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層的に構築することで、より複雑なパターンを学習できるようにした技術です。画像や音声の認識、自然言語処理などで目覚ましい成果を上げています。
AIの応用例
AIは私たちの生活の様々な場面で活用されています。
- 医療: 画像診断（MRI、CTスキャンなど）における病気の早期発見、新薬開発。
- 自動運転: 車載センサーからの情報を解析し、安全な走行ルートを判断。
- 金融: 顧客の取引データから不正な取引を検知。
- 製造業: ロボットによる製品の品質検査や組み立て。
- コンテンツ生成: 文章、画像、音楽などを自動で生成。
AIは私たちの社会をより便利で効率的なものに変える一方で、倫理的な問題や雇用の変化など、新たな課題も提起しています。
