AI、機械学習、自然言語処理:NLP の違いと関係性

AI、機械学習、自然言語処理 の違いとは?

最近、AIは流行しています。

AIと共に、機械学習(ML)と、自然言語処理(NLP)はよく見聞きする言葉です。

しばしば私達を混乱させるこの3つの用語は深いところで相互に繋がっています。

見方によれば似ていて、完璧なAIのモデルはNLPとMLが融合したものとも言えます。

この混乱しやすいトピック、ML、NLP、AIの違いを説明します。

AI(人工知能)

人工知能は機械やコンピュータシステムに人の知能を組み込むプロセスなので、人の様に考えたり応答したりする能力を成長させることができます。

MLとNLPはAIの一部です。

AIは推論、知識、計画、学習、自然言語処理(コミュニケーション)、認識、そしてオブジェクトを動かし操作する能力などを含む幅広い領域です。

つまりAIとは人が持つ問題解決能力が組み込まれ、効率的に業務を遂行できるプログラムです。

人工知能の主な目標は過去の経験や学習能力によって培われた知的な決定能力を持ち、人間に解決策を伝えるソフトウェアです。

機械学習

機械学習の定義は、観測(事例のデータ)や過去の経験によってシステムを学習させるアルゴリズムです。

言い換えれば、MLの開発とは経験から学べるシステムの開発です。

作成されたモデルは過去から未来を予測する能力があり、特定の条件における賢明な解決策を過去の経験により導けるかもしれません。

機械学習は通常のチャットボットやプログラムには使用されません。

それが使われるのは主に、人が処理するのが難しい複雑で膨大なデータの問題解決のためです。

このような場面で機械学習が能力を発揮し、過去の経験からより良いソリューションを提供します。

自然言語処理(NLP)

自然言語処理は構造を説明するプロセス、または人が使うような自然な言語で機械に指示する事です。

つまり機械が理解できるフォーマットに変換し処理と生成をしてユーザーに戻します。

言い換えればNLPの開発とは人間の言語を理解するシステムを作る事です。

機械に言語を理解させたければ、まず初めに機械はそのやり方を学ぶ事が必要です。

そのために私達はNLPで機械学習をします。

まとめ

結論はシンプルです。

これら3つの統合が知的システムを作ります。

例えばあなたがチェスをするためのアルゴリズムを作るとしましょう。

AIではルールを教え、どの様に対局するかを対処させます。

例えばポーンを前に出せば勝てるかどうかを見極めるために、深さ優先アルゴリズムやミニマックス法に従うように指示します。

つまりはあなた自身がチェスに強くなければ、パーフェクトなチェスのプログラムを作る事は出来ないのです。

機械学習(ML)のアプローチを使うと、あなたがチェスのやり方を知らなくても対局の順序を組み立てることができます。

AIのアプローチと異なり、過去の対局例を与えるとそれらの例から学ぶことができます。

システムに教えるルールは学習の仕方とアルゴリズムの作り方のみですが、与えられた例に基づき何を学習するかをシステムに決めさせます。

どの様にこれを全て教えるのでしょうか?

自然言語で教えるのです。(NLP)

原文

https://chatbotslife.com/developing-a-chatbot-learn-the-difference-between-ai-machine-learning-and-nlp-40a3f745aec4

チャットボットライフとの提携により、翻訳し掲載しています。
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