はじめに

人工知能自体は70年前からある考え方で特段新しいものではありません。
しかし、今現在その理想を現実にするべく環境が整ってきたり、一般社会に影響するような分野に進出してきたことから、日本のみならず世界中でその技術や可能性に再び注目が集まっています。
注目が集まると、やはり多くの方がその技術を取り込みビジネスに活かそうと考えます。
人工知能で行う機械学習やディープラーニングは「Python（パイソン）」という技術を使って開発を行うのが現在主流です。
ただし、初心者がいきなりPythonを使って人工知能を作ってしまおうというのはやはり無理があります。
今回は、AI（人口知能）とは何かという始まりから、簡単なプログラムで第一歩を踏み出すための内容をご紹介します。

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AI（人工知能）とは

一括りにAI（人工知能）といってもその適用分野は裾野が広く、明確な定義も現在はないと思われます。
特徴としても、その適用分野でまったく変わってきます。
現在でよく聞くのは「機械学習」や「ディープラーニング」というキーワードかと思います。
どんな人工知能を作るかという理想はあるとは思いますが、まずは人工知能の定義や特徴、分類など「人工知能とは何かについて知っておくこと」が重要です。
「人工知能」とはその名の通り、人間の知的能力をコンピュータ上で人工的に再現する、様々な技術やアプリケーションソフトウェア、コンピューターシステムそのもののことを指します。
自然言語処理（文章や会話を適切に解析して、返事を返す）、画像認識処理（目で確認したものを判断する）などが考えられます。

AI(人工知能)の関連技術を知る

機械学習

機械学習とは、大量のデータをデータ分析して、データの特性パターンを検出するために繰り返し行う自動学習のことです。
これは、人間の脳が常日頃行っている「学習する」ということをコンピュータで実現する目的があります。
コンピュータがこういった機械学習を行うことで、パターンにしたがって将来を予測したりする、つまり「予測行動」が人間のようにできるようになります。
機械学習ではデータを分析することが基本となるので、「数学の知識」が必須になります。
具体的には線形代数や微分・積分、確率・統計のあたりです。

ディープラーニング

「ディープラーニング」とは訳せば「深層学習」といいます。
データの特徴を学習してパターン認識や分類を行う、つまり先の「機械学習」の1種です。
データを分析させてそのパターンを見出すのが機械学習ですが、いままで困難だと思われていた「自ら学んで分析するコンピュータを作る」が最大の特徴です。
現在のAI（人工知能）の注目の一旦を担っているのは、このディープラーニングで間違いありません。
データの特徴をより深く学習し、コンピュータ自身が特徴を認識できることから音声や画像認識技術の分野での活用が積極的に行われています。
機械学習で必要なのは、数学の知識とお伝えしましたが、ディープラーニングでは数学に加えて、「ニューラルネットワーク」というアルゴリズムを学習します。
ニューラルネットワークは、「人間の脳をコンピュータ上で実現する」ためのアルゴリズムです。

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AI(人工知能)をまずは気軽に体験する

基礎的な知識を身につけたら、実際に人工知能を用いたアプリケーションを作ってみるといいです。
いきなりAIを作るのはと躊躇してしまうかと思いますが、先に書いたような数学やその他の専門知識をいきなり習得してというわけではありません。
現在は注目されているということもあり、さまざまなサービスもネット上で展開されるようになってきました。
そういった、人工知能を使ってプログラミングできるサービスを利用して手軽に人工知能を体験しようということです。
難しい理論から入ってもモチベーションを保つのは難しく誰もが興味が薄れる事でしょう。
しかし、現在展開されているさまざまなサービスは、ほとんどが難しい理論を知らなくても利用できるようになっているのでおすすめです。
実際に体験しながら知識を深めていけば、たとえ難しくても机上で文字を追いかけるよりも何倍も効率はいいと思います。
例えば以下のサイトなどがあります。

wit.ai

「Wit.ai」は、話しかけたり、文章を作って動作させるアプリケーションを作成することができるサービスです。
Pythonはもちろん、RubyやC言語も利用できるようです。
好きなプログラミング言語を使って人工知能アプリを作りたい方におすすめです。

自分がやりたいAI(人工知能)の分野を選定する

体験したことで、最初よりも具体的にAI（人工知能）での目的が見えてきたかと思います。
昔でいう「アンドロイド」を作る！みたいな壮大な目標はなかなか難しいところですが、「自分なりの天気アプリを作る」などと具体的に人工知能アプリの目標を定めます。
そしてそれに必要なAI（人工知能）の知識分野を特定してその分野について知識を深めていきましょう。
とにかく関連技術全体となると膨大な量と質です。とてもカバーしきれませんので、絞って学習できるようにします。

AI(人工知能）プログラミングを学ぶ

体験し感触をつかんで、分野を絞ったのならあとはその経験と知識を習得しながら、併せて「プログラミングする方法を覚える」ことです。
こちらも体験の時と同じく、有用な記事や学習教材がネット上には多く存在します。そんなサイトを参考にしながらしっかりレベルアップしていくことが地味なようで一番の近道です。
例えば以下のサイトなどがあります。

Coursera

機械学習でとても有名なサイトで、動画で学習することが出来ます。
基本的には英語のサイトなのですが、日本語字幕で観ることもできるので安心です。
機械学習を一から学んで、確認テストも用意されているのでいたれりつくせりです。

継続的な努力と反復練習が必須

自身である程度組むことが可能になってきたら、ここからは特に「機械学習、深層学習」にいえることですが、プログラミングを組みながらの反復練習が必ず必要です。
大事なのは、組みながらというところです。
機械学習と深層学習を理解するには知識の反復ではどうしても身についていかない現実があります。
実際にプログラミングをしていき、繰り返すことでそのスキルを習得することが出来ます。
コンピュータに自動学習させるためのノウハウをまず自分が体感し、会得する感じです。
繰り返しになりますが、Pythonには機械学習、深層学習用の標準機能が豊富に揃っています。
そういった機能が標準であるということは、トラブルシューティングの際にもネットの情報や公式の情報が他の言語よりも多く、問題を解決することが容易であるということです。
人工知能学習に集中するためにも、そのためのプログラミング技術で悩みたくないものですから、やはりPythonが現状ベストかと思います。

まとめ

いかがでしたでしょうか？
人工知能は、今もこれからもホットな話題としてIT業界で常に注目されていくと思います。
Pythonを触るならなおさら目にする内容ですので、見るだけでなく自分でもどんどん試してみましょう。
そして経験を積んでいき、人工知能プログラミングに挑戦してみるのも面白いと思います。頑張ってください。

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