TEDといえば英語学習に効果的！
なわけですが、ついでにタメになる新しい知識も身につけられるというのも魅力ですよね。
そこで今回はTEDで「AI（人工知能）」について学んでみます。
今もAIは世の中が便利になるよう進化を続けています。そんな身近な存在になったAIですが、「実際のところなんだかよくわかっていない…。」という方は多いのではないでしょうか？
AIはますます身近で便利になっていく反面、従来の仕事がAIに取って代わってしまったり、もしかすると知らないうちにAIによって行動や感情をコントロールされているかもしれず、上手に付き合っていくには、ある程度の知識は持っておいた方が良いと思います。
ただし、プレゼンの内容によっては専門分野の用語といった知識がないとイマイチ理解できなかったりします。
プレゼンテーマの背景なんかはある程度知っているとプレゼンの内容についての関心や英語そのものの理解度が断然違ってきます。
そこで今回は、AIとは一体何なのか？を理解するのに役立つTED動画を、その補足情報を踏まえながら紹介します。
紹介するTED動画は『コンピュータはいかに物体を即座に認識できるようになったのか』です。
AI（人工知能）とは
AI（人工知能）とは「Artificial Intelligence」の略称のことで、辞書的な意味は次の通り。
「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム」
goo国語辞書より引用
しかし、『人間の知能』をどのように捉えるかは様々な解釈ができ、実際、AIの著名な専門家の間でもAIの捉え方や定義は異なっています。
つまり、人工知能の定義は、専門家の間でも明確に定まっていないのが現状。さらに研究開発も盛んにで日々進化、発展を続けています。
なので、最新の動向を追うというのもキリがないし、実際のところほぼ不可能。
そこで今回は、今のAIブームの『歴史』ときっかけになった『ディープラーニング』を押さえておきます。
AIの歴史：今は第３次AIブーム
実は『AI』自体は1960年代頃からその概念や具現化したシステムも存在していました。しかし、複雑な現実世界の問題に適用するには至らず、研究開発として盛んになっては下火になったりを繰り返していました。
今、当たり前のように見聞きする『AI』というのは、第3次のAIブームに該当するわけですが、現実の問題に対応できるというブレイクスルーがあったからこそ、ここまで広く浸透しているわけです。
そのブレイクスルーの起点となったが『ディープラーニング』による画像認識で、Googleが2012年に発表した「人が教えることなく、AIが自発的に猫を認識することに成功した」というものです。
機械学習とディープラーニング
ちまたで『AI』と謳われているもののほとんどは『ディープラーニング』を使った『機械学習』によるものです。
『ディープラーニング』と『機械学習』は厳密には異なるものですが、ディープラーニングは機械学習に含まれるということだけ覚えておきましょう。
先ほど紹介した『Googleの猫』の例でいえば、コンピュータが『人が教えることなく、自発的に何かをできるようになる』という手法が『機械学習』。そして、機械が学習するために『ディープラーニング』という手法が使われているというわけです。
TED動画のポイントと用語解説
2次ブームまでのAIと今普及している3次のAIの違いは『ディープラーニング』という機械学習手法によるものと紹介しましたが、実際に世の中に普及するには、現実の世界で処理できる『実行速度』や『演算負荷』などがポイントになります。
これから紹介するTED動画では、『ディープラーニング』によるAIがこれまでのAIとどう違うのか？また、どのように現実世界の対応できるように進化したかということを知ることができます。
また、短くわかりやすい動画ですが、一部専門的な用語が出てくるので補足しておきます。
用語❶ DARKNET
『DARKNET』はC言語で書かれたオープンソースのニューラルネットフレームワーク。 インストールも容易で個人でも試してみることが可能です。
用語❷ YOLO
一般的な「YOLO」とは「You Only Live Once」の頭字語（アクロニム）。
「人生は一度きり」という意味で、たった一度の人生なのだから、何をするにしても楽しまなくちゃ、冒険しなきゃね！といった趣旨で使いますね。
ただ、今回の動画でてくるYOLOは、上記のYOLOにかけているものの、内容は全然違います。
動画のプレゼン中で『YOLO』という名前を紹介したときに観客が反応するのはこれが理由です。
YOLOは、「You Look Only Onse」の略で、リアルタイムで動作する物体認識アルゴリズム。ディープラーニングを使用しています。
“Humans glance at an image and instantly know what objects are in the image, where they are, and how they interact. “
「人類は画像を一目見て，瞬時にそれが画像の中にある物体が何であるのか，どこにあるのか，どのように相互作用しているのかを理解する．」（YOLO原論文より引用）
物体検出手法の歴史やYOLOそのものについてはこちらの記事が参考になります。
用語❸ Microsoft COCO
動画中で『COCO（ココ）を使ったよ』というフレーズがあります。
COCOはマイクロソフトが提供している画像認識用のデータセットで、『スプーン』や『車』といったラベルつきの画像になります。
AIに限らず画像認識を行う手法はありますが、どの手法がどれくらい認識精度が高いか？を比較する上では共通の題材を使って比較する必要があります。
また、ディープラーニングで機械が学習するために訓練するデータとしても使われます。
TED動画：コンピュータはいかに物体を即座に認識できるようになったのか
だいぶ前置きが長くなってしまいましたが、、、やっと動画を紹介します。
今回紹介するTED動画は『コンピュータはいかに物体を即座に認識できるようになったのか』です。
まとめ
オープンソースの物体検出システム YOLO (You Only Look Once) 当時は画期的でした。動画の最後にはスマホで動作している様子が紹介されていますが、2021年の今はもっと手軽になってきています。
一番理解しやすいのは実際に自分でAIをつくってみることです。
例えばPythonでプログラムを実装してみることも可能です。PythonはAIや機械学習にも強く、初学者でも割ととっつきやすいプログラム言語ですので、サンプルのコードを動かしてみるだけで手書き文字や画像認識などのプログラムを組んでみることが可能です。
もし、プログラミングにも興味があるという方はプログラミングを始めるなら『Python』から勉強しよう！ 独学だって大丈夫！や【Pythonで機械学習をはじめるなら？】Google colab がおすすめ！という記事も参考にしてみてください。
また、TEDで英語学習しながら新しいことを学ぶシリーズ（？）はいくつかあるので、興味があるものがあればぜひ覗いてみてください。
