AI（人工知能）と言う言葉が始まったのは
1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された
Wikipedia
と言う事で、この概念は既に60年以上前に考えられていたそうです。
では、なぜ今「HoTワード」なのか？
コンピュータテクノロジー（特にハード技術）が進化し
安価に大量のデータが保存でき、データを集める仕組み（IoT)が進化したにほかなりません。
AI進化は「ビッグデータ」の恩恵です
今までのIT技術と機械学習の違い
その昔、ハード技術も今ほど進んで無く、保存するHDDでも数メガレベル
ギガレベルは高額な保存メディアであった時代はDB（データベース）への保存も
数万点レベルのデータでしかなく。
データから条件を判断するのでは無く、INPUTされたデータをプログラミング（人が与えた判断）で
判定していました。
例、 If～else、switch～case
これは情報も少なく、人間がわかる範囲の判定であれば問題ないですが
もう一歩進むのは困難な状況でした。
ここから一歩進んで、テクノロジー進化でHDDやIoT等でデータを溜める能力と集める技術向上で
価値を生む「ビッグデータ」が集まる仕組みに進化しました。
今まではデータのインプット時に判定し分岐条件を与えていましたが、
機械学習は逆の発想で「蓄積した大量のデータから正誤判定を行う」仕組みになります。
言葉で言うと「何か似てるな？」「こっちとも似てるな？」「少し違うな」的な判断を
大量データの中で判断して近似値で精度を高めて判定していく仕組みです。
これにより、
・今まではリンゴとしか判定できなかった物が、多少の大きさ形が違っても「リンゴ」と判定出来る。
・子供と大人の判定で今までは身長、体重で判定していたものを、背の高い子供も判断出来る。
この様に、テクノロジー発展で一気にAI（人工知能）の中の「機械学習」が進化しました。
凄く漠然とした説明で恐縮ですが。
ここで言う「AI（機械学習」」の進化は「ビッグデータ」無くしてはありえなく
その「ビッグデータ」の進化は記憶容量の劇的進化とIoTによるデータ収集能力の進化が
無くてはならないと言う訳です。
これで何となく「AI」「ビッグデータ」「IoT」のつながりを理解して頂けたのではと思います。
次回はもう一歩進んで「ディープラーニング(深層学習)」について学んでみます。
CommStepLLC代表の豊田
群馬県太田市でシステム会社を起業し中小企業様向けのシステム開発を行うかたわら
企業さまの社員研修をサポートさせて頂く取り組みを行っております。
ブログ投稿テーマは主にITに関する情報からビジネスに役立つ情報をお届けしていきます。