単語の意味を記号で表現するのではなく、分散表現、自己分散表現（Self-Attention）により表現された単語間の統計的関連性を利用することで、文脈処理、同音異義語処理などが可能となり、AIの長年の課題であった常識推論が実現され始めたのです。しかしながら、単語間の統計的関連性のみでは、意味をフォローしながら深い議論をすることが現状では不可能であり、知識の記号表現を利用する必要があります。最終回となる今回は、この観点からオントロジーとナレッジグラフを解説していきます。

今回は、2019年頃から急速に関心が高くなってきた、自然言語処理向けのディープラーニングを解説します。

今回は、第3次AIブームの起点となった、画像認識とディープラーニングを解説します。

今回は、高度な機械学習として、線ではなく帯で分離するサポートベクターマシン、複数の決定木の多数決から判断するランダムフォレスト、ニューラルネットワークに関連して多層パーセプトロンについて解説します。

今回は、第2次AIブームを牽引した代表的な機械学習である、決定木学習、ナイーブベイズ、相関ルールを解説します。

AI（Artificial Intelligence：人工知能）は、未来に実現可能な技術ではなく、既に、私たちの身近に存在する技術です。自ら学習しプロ棋士をも圧倒する将棋ロボットや、日常会話の微妙なニュアンスにも対応する翻訳ロボット、また、私たちが使うパソコンやスマートフォンにもAI技術は搭載されています。本連載では、6回にわたり、60年以上の歴史を有するAI技術の変遷、およびその適用可能性と限界について紹介します。第1回は、ダートマス会議におけるAIの誕生から、80年代のエキスパートシステム、第2次AIブームの知識推論型AIまでの流れについて解説します。

＜ココがポイント＞
■短期的には、創薬、バイオ、金融分野で積極的に活用
■長期的には、自動車産業など多くの産業構造に変化をもたらす

製造業大好き女子が、ユニークかつ先端的な取り組みを行っているモノづくりの現場に直撃インタビュー。第6回は、各種ビーコンをはじめとするIoT（Internet of Things）関連のハードウェアやサービスを開発・提供する株式会社アプリックス CTO （最高技術責任者）の石黒邦宏氏にお話を伺いました。