Artificial Intelligence (AI) systems are designed to perform tasks that normally require human intelligence, such as recognizing images, understanding speech, or making decisions. But how do these systems actually learn to do these things?
人工知能（AI）とは、画像認識や音声理解、意思決定など、人間の知能を必要とするような作業を行うために設計されたシステムです。しかし、こうしたAIはどのようにしてそれらを「学習」しているのでしょうか？
Most AI systems use a process called machine learning. In this process, the system is trained using large amounts of data. For example, to teach an AI to recognize cats, it is shown thousands of images of cats. Over time, the system identifies patterns and learns to make accurate predictions.
多くのAIは「機械学習」と呼ばれるプロセスを使って学習します。このプロセスでは、大量のデータを使ってシステムを訓練します。たとえば猫を認識できるAIを作るには、何千枚もの猫の画像を見せます。やがてシステムはパターンを見つけ出し、正確な予測ができるようになるのです。
Some systems use supervised learning, where the data is labeled with the correct answers. Others use unsupervised learning, where the system tries to find patterns without knowing the correct answers. A third method, reinforcement learning, involves learning through trial and error based on rewards.
機械学習にはいくつかの方法があります。「教師あり学習」は、正解付きのデータを使って学習します。「教師なし学習」では、正解のないデータからパターンを見つけようとします。さらに「強化学習」では、試行錯誤と報酬をもとに学習が進みます。
While AI can learn quickly and handle large amounts of information, it still has limitations. It often requires massive amounts of data, and it may not understand context the way humans do. That’s why human guidance and ethical thinking remain essential in developing AI responsibly.
AIは高速で学習し、大量の情報を処理できますが、まだ限界があります。多くのデータが必要で、人間のように文脈を理解することは苦手です。そのため、AIの開発には人間の指導や倫理的な視点が不可欠なのです。
Answer: To help the system learn patterns and make predictions from data.
解説: データからパターンを学び、予測を行うためです。
Answer: A method where data includes correct answers for the system to learn from.
解説: 正解が付けられたデータを使って学習する方法です。
Answer: Trial and error using rewards to guide learning.
解説: 試行錯誤と報酬を通じて学ぶ方法です。
Answer: Because AI cannot fully understand context or act ethically on its own.
解説: AIは文脈や倫理を十分に理解できないため、人間の関与が必要です。