人工知能にも、レベルに応じてできること、できないことがある

 人工知能（AI）という言葉が誕生したのは、1956年とかなり昔からですが、思い返してみると、 - 炊飯ジャー、エアコンなどの電化製品 - ゲーム（ドラクエⅣの自動戦闘など） でAIという単語を自然に目にしてきたように思います。

でも、ちょっと待ってください。
現代でイメージしている人工知能と、上に示すようなものとで、同じ人工知能と呼ぶには、あまりにも差がないでしょうか。
そこで、人工知能における、レベル別の振る舞いについてまとめてみました。

機械学習により振る舞う

検索エンジンや渋滞予想など、多くのデータをもとに結果を予測することができるようになったものが、これに該当します。
21世紀になり、インターネットの普及がより進み、ビッグデータと呼ばれるものを活用することで、機械学習の精度が年々向上していっています。
自己判断により振る舞いを変える家電なども、IoTにより、機械学習を取り入れたレベルの人口知能に、どんどんシフトしていくであろうと考えられています。

ディープラーニングにより振る舞う

機械学習とディープラーニングの大きな差は、学習する対象のデータの特徴量を、自ら学習するのがディープラーニングです。
その他にも、単純パーセプトロンの多層化、などもありますが、ここでは、そこまで言及しないこととします。
では、特超量を自ら学習できるようになって何が変わるかというと、画像や音声、自動翻訳などの分野で、特徴の差異（例えば、画像の場合、画像の向きや、影などによる色や形の欠損など、ちょっとした違いを、特徴量として認識）を自己学習により、誤検知を減らすことができるようになります。
また、将棋や囲碁など、従来、人間の名人クラスに勝利するのは困難と言われていた分野も、ディープラーニングによって覆すレベルにまで到達するようになりました。

このように、一括りに人工知能といっても、仕組みによってできることが大きく変わってきます。
それ自体は当たり前なことであるが、それぞれのレベルは、どういう仕組みで、どういうことまでできるか、というのは知っていて損はないかと思います。