人工知能（ AI ）は、コンピューティング分野において急速に成長している分野です。多くの科学者がAIを未来の技術と捉えています。現代においてコンピューターが何ができるのか、非常に興味深いところです。さあ、詳しく見ていきましょう。
学習目標
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コンピュータサイエンスにおいて、人工知能（ AI ）は機械知能とも呼ばれ、人間の持つ自然な知能とは対照的に、機械が発揮する知能を指します。周囲の環境を認識し、目標達成の可能性を高める行動をとるデバイスは、インテリジェントエージェントと呼ばれます。人工知能は主に、問題解決や学習といった人間の認知機能を模倣する機械を定義するために使用されます。
機械の能力が向上するにつれて、知能を必要とすると考えられるタスクはAIの定義から外れていきます。この現象はAI効果として知られています。例えば、光学式文字認識（OCR）は、もはや日常的な技術となったため、AIの定義から除外されることがよくあります。一般的にAIに分類される現代の機械の機能には、軍事シミュレーション、コンテンツ配信ネットワークにおけるインテリジェントルーティング、自動運転車、チェスのような戦略ゲームシステムでの競争、人間の音声理解などがあります。
AI研究の伝統的な課題（または目標）には、知識表現、推論、学習、計画、自然言語処理、物体の移動と操作、そして知覚が含まれます。汎用知能は、人工知能分野の長期的な目標の一つです。アプローチには、計算知能、従来のシンボリックAI 、そして統計的手法が含まれます。人工知能は、人工ニューラルネットワーク、探索、数理最適化、そして経済学、確率論、統計学に基づく手法など、多くのツールを活用します。人工知能は、コンピュータサイエンス、数学、情報工学、心理学など、多くの分野から影響を受けています。
人工知能（AI）分野は、人間の知能を非常に正確に記述し、機械で模倣できるという仮定に基づいて設立されました。AIは大量失業のリスクを生み出すという点で人類にとって危険だと考える人もいます。
AIは主にアルゴリズムの使用を中心に展開されます。アルゴリズムとは、機械式コンピュータが実行できる明確な命令の集合を指します。複雑なアルゴリズムは、より単純なアルゴリズムの上に構築されます。
人工知能の利点
人工知能の欠点
