1.AIのケーススタディ

人工知能とは

人工知能とは抗議の意味では人間を模倣することです。五感である目(視覚)、耳(聴覚)、舌(味覚)、花(嗅覚)、皮膚(触覚)と、口(話す)、手(つかむ)、足(移動)の制御を延髄、中脳など脳幹が行います。それらの情報を大脳が処理するわけですが、知能が働くので、声や音や資格情報を大きくも小さくもしたり、誇張したりします。

例えば実際に話をしている人の声は大きくし、関係ない人のこれは隣にいても小さくしたりします。そこで 人工知能は次のような構造で説明することができます。

人工知能の構造

人工知能の構造を次のような階層でとらえてみました。ディープラーニングはAIの一つの構造で五感に近い部分だということが分かります。

 

  • 機械学習(ディープラーニング)時の動作

五感として目や耳などから入ってきた情報は脳幹でディープラーニングされ重み(ウェイト)というもので記憶されます。

 

 

  • 想起時の動作(機械想起)

五感として目や耳などから入ってきた情報は脳幹の記憶された脳幹の重み(ウェイト)で計算され解析されます。

  • 想起時の動作(連想想起)

五感として目や耳などから入ってきた情報は脳幹の記憶された脳幹の重み(ウェイト)で計算されましたが、答えが分かれました。そこで大脳での推論と統計と経験則な解析により、「りんご」と解析された例です。

これらの方法は、単なるディープラーニングだけでは答えが導かれず、また仮に導かれたとしても単語の羅列だったりして、人が読んで楽しいもので肺ケースになります。がん細胞のAI検診で、単に○○がんと導くだけならそれでも良いのですが、文学的なものとなるとそれなりの表現が必要になります。

 

これが単なる機械想起だけでは答えが出てこない理由です。次に具体的なケーススタディーとして、基板の検査におけるビスの種類や欠品の有無などについて、統計処理を行う例を見ていきましょう。具体的に結果を筆記しグラフに描いて統計処理する方法を理解しましょう。

 

※著者注

機械想起、連想想起は説明のための著者の造語ですが、正しい意味を持っています。通常の本には出てこない用語なので、その旨ご了承され、ご注意してください。


このコンテンツは会員限定のコンテンツです。
会員登録または、ログインしてください。

あわせて読みたい