AIにおける技術情報は様々なものが溢れています。様々な解釈や定義もでていて理解しにくいところも多くあるのがAIの分野ではないかと思います。
まずは、それぞれのAI技術がどこに位置するものなのかを知ることから、スタートしたいと思います。これが理解を助けることになってくると思いますので、allAi.jpではこの階層モデルに基づいてお話をしていきたいと思います。
早速ですが、AIにおける技術は４つの階層に分けられます。
以下はAIにおける階層モデルです。
各階層の役割は次のようになります。
第１階層：ハードウェア
コンピューターでいうとハードウェアと同じ階層に該当します。PCの場合ですとCPUが使用されていますが、AIでは膨大な計算力が求められるため、GPUやFPGAといったさらに高性能なチップが採用されています。多くの場合が、クラウド環境で提供されています。
第２階層：機械学習ライブラリ（フレームワーク）
コンピューターでいうとOSと同じ階層に該当します。AIでは機械学習（マシンラーニング）を実行するライブラリになります。フレームワークとも呼ばれています。多くの場合が無償で提供されています。
第３階層：AIプラットフォーム
コンピューターでいうとミドルウェアと同じ階層に該当します。AIでは第２階層の機械学習ライブラリで、画像認識や音声認識などの学習済みのサービスとして提供されています。多くの場合が有料で提供されています。
第４階層：AIアプリケーション
コンピューターでいうとアプリケーションと同じ階層に該当します。AIでは、第３階層のAIプラットフォームを活用したアプリケーションサービスとして提供されています。
例として、画像認識を使ったロボティクスサービス、テキスト分析を使ったチャットボットサービスなどがあります。
以下は各階層において実際に提供されている代表的なものになります。かなり耳にしたことがあるものも多いかと思います。
すでに無償で利用できるものや学習済みのプラットフォームやサービスもあります。
これからのAI開発においては、アイディアを実現したい目的となるサービスに対して、各階層において何を採用して、どのように組み合わせていくのかといったことが重要になってきます。コストも加味した上でのお話になりますが、開発のスピードも考慮しながら、ぜひ最適な方法を見つけることができればと思います。
これから各階層の詳細についても触れていきたいと思います。
allAi.jpでは、役に立つ情報を発ししていきたいと思いますので、どうぞよろしくお願いいたします。