AIに関する話題の中で、よく出てくるものとしてアルゴリズムという言葉があります。
アルゴリズムというのはどのようなものでしょうか?

AIとアルゴリズムの関係について解説していきます。

AIはアルゴリズムに従って思考する

アルゴリズムというのは、AIの思考にあたる部分のことをいいます。
AIのアルゴリズムというのは、人間の思考方法を数学的な手順に置き換えたものであり、このアルゴリズムがAIの能力を決定することとなります。

例えば、最近ではAIが将棋で人間のプロに勝ったという話題などもありますが、たとえAIであってもすべての手順を予測しているわけではありません。
限られた時間の中で、AIが最善といえる手を選ぶことができるかどうかはアルゴリズムの良し悪しで決まるのです。

同様に、AIがデータの分析などを行う際にすべての可能性を考えていると、いつまでも分析が進みません。

AIが分析を行う際も、アルゴリズムに従って思考し、最善と思われる結果を導き出しているのです。
単純なコンピューターとの違いとしては、コンピューターの場合はすでに道筋が決められているため、当てはまる事柄に沿ってフローチャートを進んでいくことで、必ず同じ結果にたどり着きます。

しかし、AIの場合は同じアルゴリズムを利用していても、過去のデータも参照することになるため、同じ問題に対する結果には揺らぎが生じることとなります。

AIの場合はこの揺らぎが大切なので、間違った結果を出さずに正しい結果へと近づけていくのが良いアルゴリズムということになります。

また、コンピューターとは異なり、定型的な問題だけではなくファジーな問題にも答えることができるのもAIの特徴です。

ただし、そのためには大量のデータによってAIが学習していく必要があるので、正しい結果を常に導くためには時間がかかることとなるでしょう。

AIのアルゴリズムの例

それでは、AIのアルゴリズムというのはどのような方法で思考を再現しているのでしょうか?

例として、将棋などに使われるアルゴリズムについて解説していきます。
貪欲法というアルゴリズムの場合は、一定の基準を定めることで、その基準に従ってその局面で最善となる手を考えていきます。

局面に応じた手を選ぶことができますが、もしかしたら誘導されていく可能性もあります。
ランダム法というアルゴリズムの場合は、自分が選択できる手をいくつか提示し、その中の1つをランダムに選ぶ方法です。

例えば、将棋の場合は1手目でどのような定石を選ぶかがおおよそ決まるため、どの定石を選ぶかランダムで決定するようなときに使われます。
いくつかの手順について、その損害と利益を想定し、最小の損害と最大の利益につながると思われる手順を選択するアルゴリズムは、min-max法といいます。

最後まで読み切ることはできませんが、数手先の局面で自分が有利になりやすい手順を選ぶ際に使われます。
AIのアルゴリズムというのは最も優れているというものがないので、そのAIが使われる分野や求められる役割に応じて、適しているアルゴリズムも変わってきます。

AIのアルゴリズムは、その用途などを考えたうえで決定しましょう。

まとめ

AIは、人間に近い思考が可能となっているのですが、そのために使われているのがアルゴリズムです。
人間の思考をAIが再現するために、考え方などを数学的に表したものがアルゴリズムとなるのですが、アルゴリズムというのは1種類しかないわけではありません。

AIのアルゴリズムは、AIの用途や分野などによって適しているものが異なるので、それぞれに合ったアルゴリズムを選ぶ必要があります。

ただし、アルゴリズムも常に進歩しているため、いずれ万能型のアルゴリズムが生まれる可能性もあるでしょう。