AIとは、言語理解や問題解決など、知的行動を人間に代わってコンピューターがおこなう技術の総称です。
AIが急速に注目されたきっかけとして、2015年に米Google社が開発したプログラムである「アルファ碁」（AlphaGo）が、囲碁の対局でプロ棋士を破った事例は世界的に有名になりましたね。
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AIの大きな役割の１つは、データの傾向から経験則を特徴付けて、高い精度で予測・分類をおこなうプログラム機能です。
関連する用語は、AI＞機械学習＞ ディープラーニングの構造で包括されることになります。
機械学習は、学習データを与えることでコンピュータ自身が将来予測をおこなえるようにする技術です。
教師あり学習、教師なし学習、強化学習の３つに分類できます。
学習データは「教師データあり」と「教師データなし」の２種に分類されるので、それぞれの特徴も知っておきましょう。
・教師データあり：
教師あり学習は、入力データと正解データがセットになった情報をコンピュータに学習させる方法です。コンピュータに大量の入力データと正解データを投入することで、コンピューターが入力データの特徴を読み取り、正解データを導き出せるようになります。
・教師データなし：
教師なし学習は、教師あり学習とは異なり、正解データが与えられず、入力データのみを大量に学習させる方法です。コンピュータ自身が共通の特徴をもつデータを分類し、頻出パターンを見つけ出す学習方法です。また、頻出パターンを見つけ、グループごとにまとめることをクラスタリングといいます。
強化学習は、学習データの代わりに報酬が与えられ、その報酬を最大化するように機械学習をおこないます。
「教師なし学習」に近いモデルです。 与えられた環境の中で、エージェント（図中のロボット）がどのように行動すれば、いくらの報酬を得られて、その報酬を最大化するにはどうすればよいかを学習しています。
・囲碁の場合：
「勝ち」パターンの組合せが非常に多く、全探索が得意なコンピューターでも処理が追い付かないほどの膨大なデータが必要です。「盤面」という環境 （状態）に応じて、将来得られる報酬が一番高い一手（行動）を強化学習によって導けるようになりました。最終的には「相手に勝利する」という最大の報酬が得られます。
・株の売買の場合：
株の価格変動や、保有する株の数が、環境（状態）にあたります。 どのように行動するかは、株の売買にあたり、結果的にいくら報酬が得られるかは売買結果の儲けにあたります。
ディープラーニングとは、機械学習ではできなかった、より複雑なデータを扱うことができ、より緻密なデータ分類がおこなえる技術のことです。
機械学習より、 膨大なデータ、かつ複雑なロジックが必要になります。
代表的な技術は、画像認識や音声認識、自然言語処理などがあります。
LINEアプリ上で米Microsoft社が提供している「AI女子高生りんな」ちゃんも、ディープラーニングにより、私たちと自然なコミュニケーションをとってくれますね！
AI分野におけるトロッコ問題とは、AIの稼働時にどれか１つの選択を迫られる際、指示・制御が困難である例として取り上げられます。
AIによる自動運転車のブレーキが故障し、このまま進めば歩行者５人のいる横断歩道に突っ込んでしまう。
自動車に乗っているのは運転者のみで、自動車を横断歩道の手前の障害物にぶつけて止めれば、運転者１人が死ぬことになる。このとき、歩行者５人と運転者１人のどちらが犠牲になるかを、AIをつくった人間によって判断させる必要が出る。
もともとのトロッコ問題とは、以下の内容です。ブレーキの壊れたトロッコが暴走している。このまま直進すると、線路上の５人が引き殺され てしまう。トロッコの進路を変えれば５人は助かるが、曲がった先に別の１人がいて、その人は死ぬことになる。 倫理学での「ある人を助けるために別の人を犠牲にするのは許されるか？」という有名な事例です。
欧州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」で は、人工知能（AI）の利用促進にあたり、開発者が守るべき重要項目を概説した７つのガイドラインを公開しています。
AIにおける７つの倫理ガイドライン
①人の監督：
AIシステムは、人間を誤った方向に導いたりせず、人の基本的権利を支持して、平等な社会を実現する。
②堅固な安全性：
エラーや矛盾に対応できるよう、安全性・信頼性・堅牢性に優れたアルゴリズムを利用する。
③プライバシーとデータのガバナンス：
人間が個人情報（データ）を完全に管理できるこ と。また、個人へ害を及ぼしたり、悪用してはならない。
④透明性：
AIシステムの透明性（いつ、どこで、だれによって作られたのか）を担保する。
⑤多様性、非差別、公平性：
あらゆる人間の能力・スキル・要件に配慮して、アクセシビリティを保証する。
⑥社会および環境の幸福：
AIシステムは、社会に良い変化をもたらし、持続可能性と環境保護責任を強化するために活用する。
⑦説明責任：
AIシステムと、その結果への説明責任を明確にする仕組みを整える。
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