AIに関連する学問分野の順序集合

AIに関連する学問分野の順序集合

AIに関連する学問分野の順序集合

【哲学】自然や生命現象といった概念の知識表現
【数学】概念的な哲学表現を数学など言語へ変換
【工学】数理表現のプログラミング言語への変換
【社会実装】ビジネスや実生活など現実社会への適用

出典:Study-AIオリジナル製作

製作背景:
人工知能という学問がどういった領域の学問であるか簡単な仕分け図を制作しました。
分け方は勿論この一通りではないのでもっと良い図も考えてみてください。

とても簡単に言うとAIを学ぶとは物事の仕分けやアルゴリズムを考えるところから始まり、最後に実生活に役立てます。
何か曖昧な概念があったときに皆様自身で仕分け方を考えて頂くことも、AIを学んでいく上でとても良い練習となるでしょう。

興味のある分野のアンケート

「AIに関連する学問分野の順序集合」の中でどの分野に興味があるかアンケート調査を実施しました。

質問:今後どのレイヤーの分野で学ぶことに興味がありますか?

※日本ディープラーニング協会主催のE資格合格者(2022#1)53名を対象としたアンケート結果

社会実装のレイヤーの解説

アンケートの結果、最も関心が大きかったのは社会実装のレイヤーでした。
身近で結果が出やすい領域だから予想通りとも言えるでしょうか。

Study-AIの講座はほとんどが工学のレイヤーの話題ですが、AIの社会実装についての動画も配信しましたのでご興味があればご視聴下さい。

AIをビジネスへ実装する勘所(約10分)

(参考)アンケート結果

質問:E資格取得後にもっと学びたい分野を教えてください。

アプリ開発や領域特化の技術など、即ビジネスやサービスに適用できる技術が人気が高い結果となりました。

一方で数学やメタ領域なども重要な領域ですがあまり人気はありませんでした。
ディープラーニングは第四次産業革命におけるブレイクスルーと言って良い技術ですが、それでもまだまだドラスティックに改良の余地がある技術です。つまりメタ領域、哲学や数学の基礎学問の研究をすることで20年、30年の長期戦略で本邦が世界の技術を追い越すことも可能な余地があります。
気の長い話で社会的な仕組み化が待たれる領域ではありますが、個人でも学び始めたり留学して学ぶことも出来ますので是非志のある方は挑戦してみてください。