AISHEについて - 「経験豊富な人工知能システム」

AISHE について、「高度に経験された人工知能システム」は、コンピュータプログラムとシステムが自動的に動作できるようにするコンピュータサイエンスの技術の集まりを指します。

その背後にあるアイデアは、人間の脳とその思考パターンと学習行動をシミュレートすることです。

インテリジェンスとは、プログラムが学習し、パターンを認識し、そこからデータを抽出する能力を指し、それが独自の機能の最適化に現れます。ユーザーの行動から学習する自己学習アルゴリズムは、たとえば、Google 検索やさまざまなソーシャルネットワークの投稿の表示に見られます。最もよく知られているシステムは、おそらく Siri や Alexa のような人間の音声を処理できる仮想アシスタントです。」

AISHE は、オンラインデータベース、ユーザー生成コンテンツ、独自のソースなど、さまざまなソースからデータセットを取得します。このシステムは適応性が高く、さまざまな種類の取引データを処理できるように設計されています。データが取得されると、前処理段階を経て、クリーニング、整理、および分析の準備が行われます。これには、重複するエントリの削除、フォーマットの標準化、ファイルタイプの変換などのタスクが含まれる場合があります。

AISHE には、記録などの方法で独自のデータセットを生成する機能もあります。たとえば、DDE/RTDデータを受信して実世界のデータを補足したり、独自の機械学習アルゴリズムのトレーニングセットを作成したりできます。データのプライバシーとセキュリティも AISHE の最優先事項です。このシステムは、高度な暗号化とアクセス制御手段を採用して、機密データが保護され、許可されたユーザーのみがアクセスできるようにします。

機械学習

AISHE の AI の基礎は機械学習です。これは、データ入力を使用してソフトウェアモデルをトレーニングする手法です。さまざまな方法を使用して、アプリケーションは既存のデータとケースから学習して、未知のケースを予測し、それらを正しく計算します。つまり、「知的に行動」します。コンピューターサイエンスでは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習が区別されます。

教師あり学習

AISHE は、教師あり学習と呼ばれる手法を使用して予測を行います。これには、入力データ (X) とラベルとも呼ばれる既知の出力 (Y) との関係を学習するアルゴリズムのトレーニングが含まれます。アルゴリズムは、最初に既知のラベルを持つデータのサブセットでトレーニングされ、次に残りのデータを使用して検証されます。モデルの予測は実際のラベルと比較され、そのパフォーマンスが評価されます。モデルがトレーニングされると、新しい入力データの新しいラベルを予測するために使用できます。

教師なし学習

AISHE はまた、教師なし学習を利用してデータセットを分析します。教師あり学習とは異なり、教師なし学習はトレーニングデータセット内の既知のラベルに依存しません。代わりに、アルゴリズムを使用して個々のデータセット間の類似性を識別し、クラスターにグループ化します。これにより、AISHE は、事前に定義されたラベルに依存することなく、データセット内の隠れた構造または基礎となる構造を検出してモデル化できます。教師なし学習は、データ探索やパターン認識でよく使用され、データ内の未知の関係や構造を特定します。

強化学習

また、AISHE は強化学習を利用して、アクションに対する肯定的または否定的な反応を受け取ることでアプリケーションをトレーニングします。前提条件は、完全に自律的に動作するプログラム、いわゆるエージェントを使用することです。この学習プロセスでは、エージェントは経験に基づいて将来のアクションを計算し、複雑または多次元の状況でも「インテリジェントな」結果に到達します。

強化学習は機械学習の一種であり、AISHE はエージェントが環境との試行錯誤の相互作用を通じて学習できるようにするアルゴリズムを使用します。エージェントは、その行動に対する報酬または罰の形でフィードバックを受け取ります。これは、特定の目標を達成するための最適な行動を学習するのに役立ちます。目標は通常、一定期間にわたって累積報酬を最大化するという観点から定義されます。エージェントはこのフィードバックを使用して、状態とアクションの間のマッピングであるポリシーを更新します。このプロセスは強化学習ループと呼ばれ、エージェントが特定の環境に最適なポリシーを学習するまで続きます。強化学習は、最適な動作が事前にわかっていない場合や、動作の一連のルールを指定するのが難しい場合に特に役立ちます。

ディープラーニング

ディープラーニングは、大量のデータを処理して学習するために多くの隠れ層を備えたニューラルネットワークを利用する機械学習のサブフィールドです。これらのニューラルネットワークは、人間の脳内の相互接続されたニューロンに似た構造になっており、データの複雑なパターンを学習して識別することができます。

バックプロパゲーションと呼ばれるプロセスを通じて、ニューラルネットワークは大規模なデータセットでトレーニングされ、ノードの重みとバイアスを調整して、予測出力と実際の出力の間の誤差を最小限に抑えます。このプロセスは何度も繰り返され、ネットワークは新しい入力データの出力を正確に予測する能力を徐々に向上させます。

ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理、自動運転など、幅広いタスクに適用されています。構造化されていない複雑なデータから学習する能力により、AI の分野で強力なツールとなっています。

ニューラルネットワークは、人間の脳と個々のシナプス間のインパルスを技術的に翻訳したものに似ています。

連合学習

フェデレーテッドラーニングは、データを非公開に保ちながら、複数の関係者が共同で共有機械学習モデルを構築できるようにする機械学習手法です。従来の機械学習では、通常、データは 1 つの中央の場所に収集され、モデルのトレーニングに使用されます。ただし、このアプローチには機密データが含まれることが多いため、プライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。

連合学習では、データはローカルデバイスまたはサーバーに残り、トレーニング済みモデルのみがデバイス間で送信されます。このアプローチにより、複数の関係者がデータを他のユーザーと共有することなく、機械学習プロジェクトで共同作業を行うことができます。

弱い AI と強い AI

AI は知能のレベルによって、弱い AI と強い AI に分けられます。AISHEは弱いAIと強いAIの両方を利用しています。

弱い AI は、自律的な動作をシミュレートするが、独立して学習しないシステムを表します。たとえば、NLP (自然言語処理) で訓練されたプログラムは自然言語を認識できますが、理解することはできません。つまり、弱い言語エージェントは特定の単語を認識し、それらを使用して、Alexa や Siri などの事前にプログラムされた特定の機能を実行します。

一方、強力な AI は、アルゴリズムと独立したフィードバックを通じて常に動作を最適化するため、人間よりもインテリジェントな架空の AI であり、予測不能な動作をすることもあります。ほとんどの場合、データを収集、処理、クラスタリングし、常に学習と適応を行う教師なし学習方法に基づいています。現在最も広く使用されているのはビデオゲームで、AI に動き、状況、その他の変数が与えられ、ポーカーなどのゲームで人間を打ち負かすことができるように最適化してさらに発展させます。