まずは「人工知能」とはなにかについて解説します。
人工知能の定義
「人工知能（Artificial Intelligence）」は1956年にアメリカで開催されたダートマス会議において、著名な人工知能研究者であるジョン・マッカーシーが初めて使用した言葉です。
「会議」というと「何かを決めるための話し合い」のように聞こえますが，互いの研究成果を発表し合う研究発表会のことです．正式には“The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (人工知能に関するダートマスの夏期研究会)”と呼び，ここで初めて，“Artificial Intelligence (人工知能)”という言葉がジョン・マッカーシーによって使われました．
https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AItopics5.html
この会議以降、「人工知能」というものが学術的な研究分野の一つとして認められるようになっていったといわれています。
「人工知能」について、人工知能は「推論、認識、判断など、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械（情報処理システム）」である、という点については大多数の研究者の意見は一致しているといえます。しかし、「人工知能とは何か」については、専門家の間でも共有されている定義は未だにありません。その理由は、「知性」や「知能」自体の定義が曖昧で「人間と同じ知的な処理能力」の解釈が研究者によって異なるためです。
人工知能の分類
人工知能に関する有名な書籍として知られる、『エージェントアプローチ人工知能』（共立出版）では「周囲の状況（入力）によって行動（出力）を変えるエージェント（プログラム）』として人工知能を捉えています。このような視点から人工知能をレベル別に分類すると次の4つになります。
- レベル1・・・シンプルな制御（エアコンや洗濯機など）
- レベル2・・・古典的な人工知能（掃除ロボットなど）
- レベル3・・・機械学習（AIによるインターネット検索、目的地への経路案内など）
- レベル4・・・ディープラーニング（深層学習）
レベル1：単純な制御プログラム
エアコンの温度調整や、洗濯機の水量調整など、あらかじめ単純な振る舞いがハードウェアやソフトウェアで決まっている製品がレベル1に分類されます。これらの製品の特徴は「すべての振る舞いがあらかじめ決められている」ことです。
レベル2：古典的な人工知能
掃除ロボットや、診断プログラムなど、「探索・推論、知識データを利用することで、状況に応じて極めて複雑な振る舞いをする製品」がレベル2に分類されます。
レベル3：機械学習を取り入れた人工知能
インターネットの検索エンジンや、交通渋滞予測などの「非常に多くのサンプルデータをもとに入力と出力の関係を学習した製品」がレベル3に分類されます。
レベル4：ディープラーニングを取り入れた人工知能
機械学習では、学習対象となるデータの中で、どのような特徴が学習結果に大きく影響するかということを把握することが重要です。このような、どのような特徴が学習結果に影響するかということを、「特徴量（とくちょうりょう）」と呼びます。
レベル4では、特徴量を自動的に学習するサービスや製品が分類されます。
ディープラーニングはこの「特徴量」を自動的に学習する技術のことです。画像認識や音声認識、自動翻訳などの分野ではディープラーニングの活用が進んでいます。
AI効果
人工知能で何か新しいことが実現し、その原理がわかると「単純な自動化であって知能とは関係がない」と結論づける人間の心理的な効果を「AI効果」と呼びます。
資格「生成AIパスポート」を提供している、「生成AI活用普及協会(GUGA)」ではAI効果について次のように説明されています。
AI効果(AI Effect)とは、AI技術が日常生活に普及して当たり前の技術の1つとして使用されることで、「AI」という言葉が使われなくなる現象のことです。
https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/ai-effect/
人工知能とロボットの違い
人工知能とロボットの違いは「ロボットの脳みそにあたる部分が人工知能」であるということです。
人工知能の研究は主に「目に見えない、考える能力（知的な処理能力）を中心に扱っている学問」だということになります。