AE（人工経験｜Artificial Experience）とは
AE（人工経験｜Artificial Experience）は、人工知能（AI）の重要なキーワード
AE（人工経験｜Artificial Experience）とは、作りものの体験を意味する言葉ですが、人工知能（AI）の発展を考える上で重要なキーワードになります。
なぜならば、知能（AI）と経験（AE）を組み合わせることで、初めて、知恵（Wisdom）が生まれ、より適応性がある人工知能が生み出されてゆくからです。AI（人工知能）は、人工的に人間の知能を模倣するため技術ですが、経験から学び、新たな入力データに順応することで、人間が行うように柔軟に判断を出すことができるようになります。
より良い経験を学習させて知恵に進化させることで、多くの人工知能がより使える技術になってゆきます。
アルゴリズムが自己学習するようになると、データ自体が知的財産となり、データを最大限に活用することができるようになるからです。
人の経験とコンピューターの論理の統合を進化させるためには、知識と経験から知恵を生み出しゆくことが求められています。
知識は、知識を知恵に変えなければ、その知識を状況に合わせて応用させることができません。
知識は、経験を得なければ、知恵にならず、知恵にならなければ知識を生かすことはできません。そのためには、知識に新しいアイデアや判断をつけ加えて、より高いレベルに昇華させる必要があるのです。知識を積み重ねていく中で、知恵に変えないと生かすことはできないのです。
知識を知恵にするためには、AE（人工経験｜Artificial Experience）が必要になるのです。
AE（人工経験｜Artificial Experience）がAI（人工知能）を進化させる
AI（人工知能）は、人工的に人間の知能を模倣するための概念および技術であり、人間の脳の認知・判断などの機能を、人間の脳の仕組みとは異なる仕組みで実現する技術という人間の脳の代替に近いイメージで認知させれています。
AI（人工知能）は、コンピューターが人間のように学習し、その知識をもとに、結果を推測することが求められているます。しかし、AI（人工知能）も経験・知識がなければ推測することができず、適切な回答を導きだすことができません。
AI（人工知能）の急速な進歩によって、それまで人が行っていた業務をAI（人工知能）が代替する可能性が検討されるようになってきました。そういった背景もあり、人工知能の判断結果の精度を上げるために、コンピュータに人間らしい経験をさせるというアプローチも試みられています。
コンピュータにも人間と似た経験を積ませれば、AIの識別能力の向上が図れるのではないかというアプローチ方法です。
人工知能は、データや経験から学習をすることで、臨機応変な判断をしたり、論理的な推論を行うことができます。それだけでなく、人間の脳では処理できない膨大なデータを処理できるのです。
その学習精度を高めるには大量のデータが必要になり、読み込ませるデータによって学習の方向性も変わるので与えるデータは、慎重に選択する必要があります。
不完全なデータで学習を進めると、本来目指している方向にAIが学習しないリスクが生まれるからです。
そのためデータを利用する前には、データの整理や除去を行うデータのクレンジング作業を行う必要があります。
今後、より具体的な問題に対応できるAI（人工知能）を実用化していくためには、実用化を目指す分野の大量かつ適切な内容のAE（人工経験｜Artificial Experience）が必要となります。その経験データを学習をすることで、AI（人工知能）が実用化レベルに到達するのです。
このように、AI（人工知能）は人間の能力を拡張するものであり、人間の能力を拡張する方向に進化しています。AI（人工知能）の進化により、人間は、単純作業から解放された分、より創造的な仕事に時間を使えるようになるのです。
