人工知能は，文字通り解釈すれば人口の知能ですが，
「知能がある」というのはどういうことでしょう．
私は，外界から入力された情報からなんらかの判断をする力を知能と考えています．
たとえば，犬は，飼い主の顔を覚えて，飼い主が帰ってくると喜びます．
犬にはある程度の知能がありそうです．

コンピュータには知能はあるでしょうか？
コンピュータは「プログラム」と呼ばれる指示を忠実に実行しているだけです．
プログラム中には，人間が一所懸命考えて，この場合はこうする，他の場合はこうする
と事細かく指定します．
コンピュータが高度な判断をしているのは，内部にあるプログラムが知能を実現しているからに
ほかなりません．

猫の画像を見て，猫と判断させる例で考えてみましょう．
コンピュータでは，猫の画像の特徴（髭がある，目が2つなど）
を抽出するプログラムを書いて，一致を見ることで判断します．
どのようなアルゴリズムを使うかで，判断の性能が違ってくるので
そこが研究者の腕のみせどこととなりました．
これまでは，このような高性能なプログラムを実現するアルゴリズムの部分を一所懸命研究してきたわけです．

では，今話題の人工知能はどうでしょう．
最近話題になっている人工知能では，ニューラルネットワークと呼ばれる，
多層構造のネットワークを用いています．
ニューラルネットワークは，多数の「演算と記憶を持つ要素」をネットワーク状に結合したものです．
ネットワーク中で演算と情報の蓄積を行います．

さて，ニューラルネットワークにに大量の絵を片っ端から入力し，
これは猫，これは犬と教え込みました．
ニューラルネットワーク中では，ちょうど人間の赤ちゃんが猫の絵を見て猫と理解するように，
入力された絵の特徴を抽出し記憶します．

絵と正解を大量にみせてニューラルネットワークをトレーニングすることのより，
それまで見たことのない絵も高い精度で判断できるようになるのです．
次回は，なぜこのようなことが今になって可能になったかお話しします．