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2019年5月18日 (土)

【AI関連発明】AI技術の用語の解説

□AI技術の「用語」については、経済産業省/「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」において、下記の通り解説されている。
 ●経済産業省/「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」
  *2018年6月15日
  ・(データ編)(PDF形式:5,644KB)
   *全184頁

【表1】

No. 用語 解説
1 AI ・「AI」とは「Artificial Intelligence」の略称であり、日本語では「人工知能」と訳される。
・「AI」に確立した定義は存在しないのが現状である。
1-1 強いAI ・人間の知能そのものを持つ機械を作ろうとする立場からの汎用的なAI。
1-2 弱いAI ・人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場からのAI。
2 AI技術 ・「AI技術」とは、人間の行い得る知的活動をコンピュータ等に行わせる一連のソフトウェア技術の総称である。
3 機械学習
(マシンラーニング・Machine Learning)
・「機械学習」とは、あるデータの中から一定の規則を発見し、その規則に基づいて未知のデータに対する推測・予測等を実現する学習手法の一つである。
・コンピュータサイエンス分野の研究者および実務家の中でも、機械学習という用語は多義的に使用されており、必ずしも、確立した定義は存在しないものと思われる。
3-1 教師あり学習
(Supervised Learning)
・機械学習の手法の一つであり、ある入力に対して望まれる出力(正解)が事前に与えられたデータセット(学習用データセット)から一般化した法則を導き出すために利用される学習手法である。
・正解の付与が容易な場合、たとえば、画像認識の分野等でよく用いられている。
3-2 教師なし学習
(Un-supervised Learning)
・機械学習の手法の一つであり、事前に正解が与えられていない学習用データセットから一般化した法則を導き出すために利用される学習手法を意味する。
・たとえば、クラスタリングがこれに該当する。
3-3 ディープラーニング
(Deep Learning)
・機械学習の一手法であるニューラルネット(脳の情報処理を模して開発された機械学習の一手法)を多層において実行することで、より精度の高い推論を目指した手法である。
・他の機械学習と比較しても、学習用に大量のデータが必要となるものの、近年の技術開発(コンピュータの処理速度の向上(CPU・GPU等)、インターネットによりデータ収集の容易化、クラウドによるリソース利用・データ保存コストの低下等)により、今後更なる利用が期待されており、特に、画像認識や自然言語処理等の分野において、広く利用されている。
・ディープラーニングは、「教師あり学習」の一手法として分類されることもあるが、近年ではディープラーニングの手法であっても正解データを与えることを要しない手法が開発されており、「教師なし学習」の一手法としても、利用されている。

 <出典>経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」、(データ編)、「第2 AI技術の解説、1 基本的概念の説明」p.9,10(pdf:14/173,15/173)

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(以上)

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