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ボーナスコンテンツ

このセクションでは、あらゆるデジタル学習に役立つボーナスコンテンツが見つかります。これらの動画は Google デジタル ワークショップの認定資格とは関係しませんが、面白そうなトピックがあればチェックしてみてください。

複雑化する世界

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[音楽]

コンピュータの概念は
ここ数十年間で さまざまな変遷を遂げました
「人工知能」という言葉のとらえ方は 科学の分野でもさまざまです
「機械学習」と呼んだり
最近では「機械知能」と呼んだり
単に「知能」と呼ぶことも
より高度な機械の構築を 意味する場合もあります

初期のコンピュータは
すべて論理の上に 成り立っていました
たとえば 微積分の問題を解くことや チェスを指すといったことです

しかし 人々が日常的に行なっていることのほうが
よほど難しいとわかりました
現実の世界は非常に複雑なので
固定した論理規則では
現実世界の問題を とても解決できません

システムに知識を学習させなければなりません
単にコードに記述するのではなく
人工知能とは 環境や 失敗や 人々から
学べる機械を構築することです

今は 試行錯誤しながら
突破口を探しているところです
そのアプローチの方法は 実にさまざまです
たとえば パターン認識
人工神経回路網
強化学習
統計的推論
確率的機械学習
教師あり学習
教師なし学習

どれか1つの技術が優れているとか 万能なわけではなく
多種多様な技術を 組み合わせるべきでしょう

真の人工知能を構築するには
技術が総合的に進歩しなくてはなりません
データ処理の速度や容量を 十分に備えたコンピュータは
最近までありませんでした

データを多数のマシンに分散して処理することもありました
これは高速化を図るうえで 重要な手法でした
今や 人工知能を応用したものは いたるところにあります
実用化されたものは 新しい名前が付いて

誰もが便利に利用できます
今では当たり前の技術ですが
30年前には驚嘆されていたと思われる 人工知能の一例を紹介しましょう
アンチロックブレーキ
航空機のオートパイロットシステム
検索
おすすめ情報
地図

特定のメールがスパムかどうか 判断すること
スマートフォンの言語翻訳機能などです

パソコンや携帯電話が 音声認識することも
10年前には考えられませんでした

今も新しい技術が 絶え間なく生まれ続けています
この分野にかかわる多くの人が
進歩の急速な流れを感じているはずです

革新とは 進歩を少しずつ積み重ねることで 生まれるものです
人工知能は一言で簡単に 定義できるものではありません

これは ありとあらゆる さまざまな機能の集まりで
それぞれが見事に連携して 動作するようになっています
遠い未来を予測することは たやすくありません

それは誰にもできません
1つ言えるのは
今 役に立っているものが いつまでも役に立つわけではないということです

[音楽]
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この世界の多くのものは、その意味を誰でも容易に理解でき、ほとんど意識せずに利用することができます。たとえば、「止まれ」の道路標識は、一部が雪で覆われていてもその役目を果たしますし、通常の 5 倍の大きさの椅子があったとしても、「座るもの」だということがわかります。しかし、通常のコンピュータには、こうした直観的なロジックが通用しません。今日、コンピュータにこのメリットをもたらそうとしているのが、高度な技術を取り入れた機械学習です。 コンピュータの可能性をさらに広げる機械学習について学びましょう。機械学習のさまざまな利用事例もご紹介します。
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