機械やロボットというと、いくら偉そうなことを言っても、所詮人間様のプログラムしたプログラムのとおりに動いているだけというイメージがありますが、ＡＩというと、自分で学習し、しだいにプログラムされた以上のことができるようになるというイメージがあります。
もともと機械は、その弱点として何もないところからまったく新しい知識を獲得してくことは苦手と言われています。
実際には、人間が組み込んでおいた知識を蓄積し、それを整理し、最適化することでいろいろと学習をして賢くなっていくようになっています。
ＡＩの最大の問題点、フレーム問題
ＡＩの一番の問題点は、フレーム問題とされています。
このフレーム問題は、人工知能における重要な難問の一つと言われています。
ロボットは、有限の情報処理能力しかないないので、現実に起こりうる問題全てに対処することができないということです。
これが、ＡＩが最も苦手としている部分になっています。
たとえばＡＩに対して「マクドナルドでハーバーガーを買え」という問題を出したとします。
現実の世界では、このような出来事は無数に起きる可能性があいますが、ほとんどは当面の問題とは関係ありません。
ＡＩは、起こりうる出来事の中から「マクドナルドでハンバーガーを買う」に関連することだけをふるい分けして抽出し、それ以外のものについては当面無視して思考します。そうでないと無限に時間がかかってしまうからで、ある枠（フレーム）を作ってその枠の中だけで思考するようにします。
つまり、あらかじめ組み込んでおいた知識を蓄積して整理し、最適化するという方向で学習していくのです。
これがフレーム問題ですが、フレームを現在の状況に提供すべきかといった評価の時点でも問題があります。
２つのＡｉの機械学習
機械学習は、機械自身が学習することになります。
人間が新しい言葉を覚えていくように、機械も学習していくというものです。それによってプログラムされた以上のことができるように進化していきます。
ＡＩが機械学習を行っていくにあたり、２つの方法があります。
１つが教師あり学習で、もう１つが教師なし学習です。
教師あり学習
教師あり学習は、適切な例題と模範解答がセットされる方法です。
たとえば、入口と出口がきちんとつながっている迷路を例題として与えて学習させてみます。
最初のうちはランダムに行動しますが、そのうち迷路を脱出するコツを機械が学習し、学習していない迷路についてもあるてえ井戸の速さで出口までたどりつけるようになっていきます。
教師なし学習
例題と模範解答がなくても学習していく方法です。
例えば、ＡＩの碁のソフトでは、過去の棋譜から学んでいくのが教師あり学習になり、自己対戦をすることで学習していくのが教師なし学習になります。
