最近、AI搭載の電気製品や、AIを使った等を、よく目にし、聞かれます。

過去に人工知能ブームは2回あり、1960年代と1980年代で「人工知能はもうすぐできる」の言葉に期待は大きかったですが結果としてブームで終わりました。

今のAI（人工知能）の定義は「 ビッグデータを学習して予測などができることを目指したもの 」で、それにディープラーニング（機械学習）の技術が使われています。

ディープラーニングとは、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズム（計算方法）で、データからパターン・特徴を抽出する学習をディープ（多層構造）で行うことです。

入力データ→計算→出力データを1回として、求めた出力データを入力データとして多層繰り返すことで、より良い結果が得られます。
そして大量のデータが有るほど精度が上がります。


実例としてタクシーの需要予測で説明しますと タクシー待ちの写真や、通信キャリアならスマホの位置情報から人数を、場所、時間毎に天気、気温、近辺のイベントなどの情報と合わせてコンピュータに読み込ませます。 蓄えられた膨大なデータを学習してタクシー待ちが多い場所を予測します。

センサー、画像処理技術、コンピュータ性能の向上、Webの大量なデータなどにより、いろいろな分野で応用され、今回はブームで終わらず浸透していくものと思われます。