AIエンジニアになるためには、まずAIとはどういったものかを知っていく必要があります。
AIができること、できないこと、それらを理解することでAIエンジニアはAIの導入を考えている企業に対して正しい提案をすることができます。
AIの導入を考えている企業は、最近では理解してくれていることも多々ありますが、往々にしてAIを万能なものと考えています。AIエンジニアの最初の仕事は、まずその誤解を解くことです。現在の実力ではここまではできるがこの先は難しい、などを説明するコンサルタントを行うことから始まります。
そのためにも、まずは基礎の基礎、AIとは何か、から考えていきましょう。
AIとは「コンピュータが自分自身で考えること」です。
研究者の方々で様々な意見はありますが、大きくはこのように定義されています。
これだけを聞くと、ターミネーターの世界をイメージしそうですね。
ただ、AIを仕事として捉えた場合にはもう少しかみ砕いた形として
「今まで人がやってきたことを、コンピュータに代わりにさせること」
と言った方がしっくりくる気がします。 コンピュータに代わりをさせることで、企業は省人化（人件費や、時間の短縮）をしたいと考えています。
私は画像系のAIエンジニア（正直、音声認識系の AI はサッパリです）なのでその方面の話になりますが、例えばスーパーやコンビニ。今まで人手でレジ打ちをしていたものをバーコードで読み込んだり、人手で打ち込んでいた文字をOCRで読み込むことも AI と言えるかもしれません。
ちなみに、こういった今まで人手で作業していたことがデジタル技術によって便利になっていくことを DX ( Digital Transformation ) と呼びます。DX と AI はセットで語られることが多いですが、その理由は、DX のための手段として AIを活用することが非常に多いからです。
AI という言葉と同じように、機械学習、Deep Learning という言葉を聞いたことはありませんか？まずはこの3つの単語の意味と、示す範囲を確認したいと思います。
この、AI、機械学習、Deep Learning （ + ニューラルネットワーク ）の3単語の関係性を示すと以下の図のようになります。
AI: 人間がコンピュータに判断基準をプログラムすることによって、コンピュータが自動的に判断すること 機械学習: コンピュータ自身がデータ解析をすることで判断基準を学び、自動的に判断すること ニューラルネットワーク : 人間の脳を模した構造で、コンピュータ自身がデータ解析をすることで判断基準を学び、自動的に判断すること Deep Learning : 膨大な計算を行うニューラルネットワーク
大まかには上記のような関係性となっており、
AI ⊃ 機械学習 ⊃ Deep Learning
という関係になります。
機械学習や Deep Learning について今後の記事で詳細に説明させていただこうと思いますが、まずはこの関係性を覚えておいてください。AIを導入するためには、この関係性を意識した提案が必要になります。
これから紹介する3つの書籍は、この関係性やAIとは何かについて書かれています。
1. 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの / 松尾豊
AIの第一人者、松尾豊教授の著書になります。
AIとは何か？、AIができること、できないこと、基礎を学ぶには十分な書籍になります。
最初に読まれる本としてはこちらが最も多いのではないでしょうか。
2. イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版 / 谷口忠大
AIの技術な内容を俯瞰的に学ぶことができる書籍になります。
こちらも読られる頻度が多い書籍になります。
3. 別冊 ゼロからわかる人工知能 完全版
ムック本ですが、AIの技術やAIが活用されている分野も紹介されていて分かりやすい書籍になります。
まずはここから学ぶことがAIエンジニアの一歩になります。
