AIの技術は、データから学習する「機械学習」、試行錯誤しながら学習する「強化学習」、より複雑なパターンを学習する「深層学習」、人間のような言葉を理解する「自然言語処理」といった技術によって構成されています。

機械学習（Machine Learning, ML）
AIが大量のデータからパターンやルールを学び、それをもとに予測や判断を行う技術です。人間が経験から学習するのと同じように、AIはデータを与えられることで、自ら学習し、知識を獲得していきます。従来のコンピュータプログラムでは、人間がすべてのルールを詳細に記述していましたが、機械学習ではデータを使ってモデルを訓練し、ルールを自動的に見つけ出します。では、AIはどうやって学習するのでしょうか？

教師あり学習 (Supervised Learning）：教師あり学習は、AIに「正解」が与えられたデータを使って学習させる方法です。具体的には、犬や猫の画像にラベル（正解）を付けて、AIに「犬」と「猫」の違いを学習させます。この学習方法は、分類や回帰問題に多く使われます。

教師なし学習（Unsupervised Learning）：教師なし学習では、正解のラベルが与えられないデータを使って学習します。AIはデータの中でパターンを見つけ出すことが求められます。クラスタリング（似たデータをグループ分けする）や次元削減（データを簡潔に表現する）などが、教師なし学習の代表的な技術です。

強化学習（Reinforcement Learning, RL）
機械学習の一種であり、エージェント（環境と相互作用しながら学習し、行動する主体）が、ある環境の中で試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習していく手法です。エージェントは、ある行動を取ることによって報酬を得たり罰を受けたりしながら、より多くの報酬を得られるように、どのような行動をとるべきかを学習していきます。強化学習は、ゲームのプレイやロボット制御、自動運転車の学習に活用されています。

深層学習（Deep Learning, DL）
機械学習の一種であり、特に複雑なデータから高度な特徴を抽出するのに優れた技術です。人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣したニューラルネットワークを多層に重ねることで、より複雑なパターンを学習できるようになります。深層学習は特に、画像認識や自然言語処理の分野で高い精度を達成しています。

ちなみにAI技術の発展に不可欠であった、このディープラーニングの基礎を築いた功績に対して、2024年のノーベル物理学賞が、ジョン・ホップフィールド博士とジェフリー・ヒントン博士に授与されました。

自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）
人間が日常的に使っている言葉（自然言語）をAIが理解し、処理できるようにするための技術です。まず文章を単語や文節に分解し、それぞれの意味や文法的な役割を解析し、その解析結果をもとに、文章全体の意味を理解したり、文章を生成したりします。