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AIプログラミング教室　～　AIとは　～

AIはArtificial Intelligenceの略です。
Artificialは「人工」、Intelligenceは「知能」という意味です。皆さん気づいていないかもしれませんが、AIは身近な存在です。
例えば、YouTubeを見たとき自分の興味がありそうな動画が上のほうに出てきませんか？　あなたが過去見た様々な動画から、今おすすめする動画を表示しているのです。
カーナビゲーションシステムで、今うちを出たばかりなのに、到着予定時間が表示されていませんか。過去の渋滞情報や道の距離、制限速度などをAIが分析し表示しているのです。

AIを利用するには大前提があります。
それは人間と同様、コンピューターも学習をさせることが必要なのです。

AIには大きく分けると「機械学習」と「ディープラーニング」の二種類があります。

●「機械学習とは何か？」

人間がコンピューターにたくさんのデータを学習させて新しいデータを予測できるようにする試み。大量のデータに潜むパターンを覚えさせ、未知のデータを判断するルールを作ります。覚えさせるデータに人間があらかじめ特徴や内容を反映させることができます。
機械学習には、画像認識と音声認識と未来予測などがあります。画像認識は顔認証などに、音声認識はSiri.・OKgoogle・アレクサなどに、また、未来予測はカーナビゲーションシステムなどに使用されています。

●「ディープラーニングとは何か？」

基本的にはディープラーニングは、機械学習の手法の1つにあたります。 しかし、決定的でわかりやすいポイントとしては、人間がデータの特徴を判断するものが機械学習、機械がデータの特徴を判断するものがディープラーニングという違いがあります。
機械学習の場合は、具体的な学習目的や内容については人間が手を加え、学習と分析の効率化を図ることができます。一方、ディープラーニングの場合データが各層で処理されていく中で、データの持つ特徴が判断されていくという点があります。他の手法のようにデータが持っている特徴を人間が教えなくても、ニューラルネットワーク*が特徴を見つけます。これは、人間がデータの特徴をうまく扱えないような抽象的な問題であっても結果を出せるということです。そのため、画像認識、音声処理、言語処理といった分野で大きな成果を上げています。

一見、ディープラーニングの方が高機能に見えてしまいますが、学習には大量のデータ(ビッグデータとか言われます)が必要ですし、学習に時間がかかり、高い処理能力を持つコンピュータも求められるといった課題もあります。

機械学習で解決できる問題であれば、機械学習を用いる方が高速かつ低コストで結果が出せるというメリットがあります。そのため、目的や手段によって使い分けることが重要なのです。

　　　
AIを使うにはScratchではなく改良版のStretch3を利用します。
下記のサイトで学習できます。
　　
検索は大人の人と一緒にやりましょう。

https://stretch3.github.io/

※ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したものの組み合わせのことです。 ニューラルネットワークは、人間の脳のしくみ（ニューロン間のあらゆる相互接続）から着想を得たもので、脳機能の特性のいくつかをコンピュータ上で表現するために作られた数学モデルです。