人工知能（AI）とは、コンピューターとデータを使って、人間の頭脳の能力をシミュレートする学問分野のことです。 複雑なアプローチ、方法論、そしてテクノロジーが組み合わさってできています。
人工知能には「弱いAI」と「強いAI」の2つのカテゴリーがあります。 ナローAIとも呼ばれる弱いAIは、特定の一連のタスクを実行することに集中しています。 弱いAIは、今日最も一般的なAIの形態です。 一方、強いAIとは、推論や独創的な思考など、人間の心の一般的な知性に酷似した人工知能のことです。 研究者たちは強いAIを研究していますが、それは理論的なAIの形態であり、まだ実例は知られていません。
人工知能の中で重要な分野は、機械学習とディープラーニングになります。
機械学習は、大規模なデータセットとコンピュータ処理を組み合わせ、データのパターンを理解し、そこから学習することで、 プログラミング言語で指定された明示的な命令セットを使用する従来のコンピュータープログラムとは異なり、機械学習はその基礎となるデータセットにおけるパターンの認識に基づいて適応する。
ディープラーニングは、よりスケーラブルな方法で動作する機械学習のサブセットである。 ディープラーニングは、動物の脳のニューロンの働きをモデルにしたAIの手法であるニューラルネットワークを利用します。 ディープラーニングは、機械学習のようにデータの構造化やラベル付けを人間に依存しないため、よりスケーラブルだと考えられている。 ディープラーニングは、生の非構造化データ（画像やテキストベースのファイルなど）を処理し、そのデータに内在する特徴の階層構造を自動的に理解することができます。
日常生活におけるAIの例
私たちは日常生活で人工知能に囲まれています。 私たちがポケットに入れているスマートフォンはAIに依存していて、 顔認識を使って携帯電話のロックを解除する機能は、コンピューター・ビジョンと呼ばれるAI技術に基づいています。
携帯電話のデジタルアシスタント（アップルのSiriなど）もAI技術を使用しています。 音声認識は話し言葉を解析するために使われ、自然言語処理（NLP）はそれらの言葉の意味を理解するために使われます。 人工知能は、質問に対する答えを決定したり、音声コマンドに基づいて行動を起こしたりするために使用されます。
ソーシャルメディア・プラットフォーム（ツイッター、フェイスブック、TikTok、インスタグラムなど）は、パーソナライゼーションのために、AIを使ってユーザーのフィードに投稿を選択、優先順位付け、表示します。 ソーシャルメディア・プラットフォームは、すべての投稿を時系列で表示するのではなく、AIを使ってユーザーが最も見たい投稿を予測します。
ソフトウェア・システムにおけるAIの例
チャットボットはウェブサイトやアプリの一般的な機能です。 チャットボットのテキストベースのチャット対話は、人間を介さずにユーザーや顧客を支援するために使用されます。 チャットボットはNLPを使って単語やフレーズを認識し、ユーザーの質問やコメントに対する応答を生成します。 チャットボットを導入する企業は、特定のコメントやリクエストにどのように対応するかをチャットボットにガイドするプレイブックやフローチャートを作成します。
検索エンジンはAIのヘビーユーザーです。 ユーザーが検索クエリを入力すると、検索エンジンはクエリを理解するためにNLPを使用する。 グーグルはさらに一歩進んで、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）と呼ばれる機械学習技術を使って、完全な文章と検索の文脈を理解します。
検索エンジンの結果ページ（SERP）は、AIアルゴリズムに依存して、どのページを表示し、どの順番で表示するかを決定します。 検索エンジンは、機械学習とディープラーニングのアプローチを組み合わせて使用し、複雑な要素の組み合わせに基づいてページをランク付けします。
CRM（顧客関係管理）ソフトウェアや電子メールシステムは、AIを利用して、ユーザーが最も重要だと考えるメッセージへの返信を促しています。 機械学習とNLPは、特定の電子メールやメッセージへの返信を自動提案するために使用されます。
カスタマー・データ・プラットフォーム（CDP）は、データを大規模で実用的なものにするために、多くの機械学習アルゴリズムを統合しています。 CDPは、過去の顧客行動を調査し、機械学習を利用して、成功する可能性の高い行動やオファーを予測します。
