ChatGPTの公開からGoogleのGeminiなど、様々なチャットAIサービスが登場してきました。今ではAIを使ったことがない人を探す方が難しいでしょう。今回はAI、人工知能の定義やその分類、AI効果、ロボットとの違いについて解説します。1. AI・人工知能の定義「人工知能とは何か」という問いについて、未だ専門家の間で共有されている、明確な定義はありません。ですが、・推論・認識・判断など、人間と同じような知的能力を持つシステムである、という点では広く意見が一致しています。1956年、アメリカで開催されたダートマス会議で「人工知能」という言葉が初めて使われました。以降、人工知能は学術的な研究分野として認められていきます。「AI」という言葉については、人工知能という意味の「Artificial Intelligence」が語源であり、日本国内で一般に「AI」と言うと、チャットAIやAIサービス、またAi機能のことを指すなど幅広い意味で使われています。2. 人工知能の分類人工知能は１～４のレベルで分類されています。レベル１については人工知能ではなく、制御工学といい、あらかじめ決められたように動くだけです。＜制御工学＞◆レベル１・・・シンプルな制御を行う例：温度調整機能のあるエアコン、水量を自動で調整する洗濯機など＜人工知能＞◆レベル２・・・古典的な人工知能例：探索データを活用するロボット掃除機、診断プログラムなど◆レベル３・・・機械学習例：Web検索エンジン、渋滞予測機能のあるカーナビなど◆レベル４・・・ディープラーニング（深層学習）例：画像認識、音声認識、自動翻訳、将棋や囲碁のゲームロボットレベルごとの振る舞いレベルごとに、分類分けのポイントとなる振る舞いがあります。レベル振る舞い・特徴１シンプルな制御全ての振る舞いがあらかじめ決められている２古典的人工知能探索・推論、データ利用により状況に応じて複雑な振る舞いをする３機械学習多くのサンプルデータを元に学習を行う４深層学習特徴量を自動的に学習する特徴量とは機械学習を行う際、学習データのうち、特に大きく影響を及ぼす「特徴」となる部分が分かっていると、とても効率的に学習することができます。例えば、交通渋滞を予想するときに「時間帯」が大きく影響しているということが事前に分かっていると学習がはかどります。このような、学習結果に影響を及ぼす特徴を「特徴量」と呼んでいます。そしてディープラーニングとは、特徴量を自動的に学習する技術のことを指します。3. AI効果「AI効果」とは、AIで実現したものに対し「それは知能ではなく、自動化である」と結論づける心理的な効果のことです。知能が人間特有のものであると思いたい心理から現れるものと言えます。4. 人工知能とロボット昨今では人工知能やロボット、システム、ツール、など様々な用語が、複雑に使用されているので、混同しがちです。また、直接の研究者ではない立場から考えると、一応どの言葉を使っても日常会話ではほとんど困りませんので、日頃から意識することもないでしょう。ですが、研究分野としてはそれぞれ明確に分けられています。ロボット研究者は例えば、ロボットアームの制御や掃除ロボットの車輪の制御など「物理的な身体」についての研究がメインです。人工知能研究者は、そのロボットアームが「自分で考えて動く脳」や、掃除ロボットが「データを蓄積して推論する脳」といったものをメインに研究していると言えます。そして、人工知能研究者は必ずしもロボットアームのような物理的な製品とのセットで研究を行うのではなく、将棋や囲碁のAIのような物理的な身体を必要としないものも研究対象としています。