人工知能の研究分野
人工知能の研究
人工知能と一言に言っても、分野はとても広いです。AIの分野で広く研究されている共通の研究領域について検討します。
会話認識と音声認識
スピーチと音声認識の用語は、ロボット工学、エキスパートシステム、自然言語処理において一般的な用語です。 両者の用語は同じ意味で使用されていますが、その目的は異っております。
・会話認識
会話認識は、何が話されたかを理解することを目的としています。これはハンズフリーのコンピューティング、マップ、またはメニューのナビゲーションに使用されます。マシンはスピーカーに依存しないため、音声認識のためのトレーニングは必要ありません。スピーカーに依存しない音声認識システムは開発が難しいです。
・音声認識
音声認識の目的は、 誰が発言していることを認識することです。その音色、声調、アクセントなどを分析して人を識別するために使用されます。音声認識システムは、人のように訓練を必要とします。話者依存の音声認識システムは、開発が比較的容易です。
音声認識システムの研究
ユーザがマイクに向かって発声し、入力されたデータは、システムのサウンドカードに送られます。音声処理のためにアナログ信号を同等のデジタル信号に変換します。データベースは、単語を認識するために音のパターンを比較するために使用され、最後に、フィードバックがデータベースに与えられます。
この「原言語テキスト」は「翻訳エンジン」に入力され、翻訳エンジンは翻訳先言語テキストに変換します。
音声認識システムの研究
AIは私たちの生活の中で、既にサービスを提供しています。
1 エキスパートシステム
例 - 飛行追跡システム、臨床システム
2 自然言語処理
例：音声認識、自動音声出力
3 ニューラルネットワーク
例 - 顔認識、文字認識、手書き認識などパターン認識システム
4 ロボット工学
例 - 塗装、精密検査、穴あけ、洗浄、コーティング、
彫刻などのための産業用ロボット
5 ファジー論理システム
例 - 家電、自動車など
人工知能のタスク領域
AIの領域は、 日常的な仕事、形式タスク、エキスパートタスクに分類されます。
日常的な仕事
知覚
・コンピュータビジョン(コンピュータの目）
・音声、声
自然言語処理
理解
・言語の生成
・言語翻訳
判断力
推理
プランニング
ロボット工学
形式タスク
数学
幾何学
論理
統合と差別化
ゲーム
検証
定理証明
エキスパートタスク
設計製造
障害の発見
製造業
モニタリング
科学的分析
財務分析
医療診断
創造性
人間は生まれてから日常的な（普通の）仕事を学びます。私たちは、知覚し、話し、言語を使って学びます。正式な仕事とエキスパートの仕事を順に学んでいきます。
人間にとっては、日常的な作業は最も簡単に学ぶことができます。同じことは、機械も実現できると考えられ、実装されました。以前は、AIのすべての作業は、単純な作業に集中していました。
後に、機械は、より多くの知識、複雑な表現、日常的なタスクを扱うために、複雑なアルゴリズムを必要とすることが判明しました。これは、エキスパートタスクドメインが専門知識を必要とするため、AI作業がエキスパートタスクドメインでより繁栄している理由です。これは、 表現しやすく扱いやすくなります。