人間が開発したのは「仕組み」の部分です。
つまりどうすれば高い能力を持ったAIが出来るのか、その枠組みを考えたのは人間です。
機械学習モデルが裏側で何をやっているかと言えば、実は一つ一つは単純な計算の積み重ねでしかなかったりします。
単純な計算というのは本当に掛け算とか足し算の話で、物凄い大量のそういう計算を上手く寄せ集めると不思議なことに知能を持っているかのような結果を出してくれるようになるわけです。
なので実は理屈から言えばAIと同じことは小学生をたくさん集めればできます。掛け算と足し算を手分けして頑張ってやらせれば同じ結果が得られるのです。もちろん凄まじい時間はかかりますけどね。
(冗談に聞こえるでしょうが、実は現代のコンピュータが出来る前は「コンピュータ」という単語は本当に「計算をする人達」を意味していて、実際に大量の「コンピュータさん」を集めて計算させていました。参考：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%89%8B)
要はどういう形で計算を組み合わせれば高性能な予測モデルを作れるのか、そしてそれをどう学習させればよいのかを考える所までは人間が考えることができるのです。
機械学習モデルのアルゴリズムはきちんとその分野の素養がある人なら理解できる範囲のものです。
(もちろんそれを生み出した人は凄いですが、人智を超えたものという訳ではありません)
そのアルゴリズムに対して、莫大な量のデータを流し込むことで「学習」が進み、高度なモデルが出来上がります。
先ほどモデルは単純な足し算と掛け算の組み合わせと言いましたが、具体的にどんな数を足したり掛けたりするのかを決めるのが学習の役割です。その数を「パラメータ」と言いますが、大量のパラメータを調整して最も良い予測結果が得られるようにすることが学習なのです。
すなわちどんなパラメータを調整すれば良いのかだけ人間が用意すればよく、実際に調整を行うのはデータによる学習フェーズであり自動で進んでいくわけです。
なので言ってみれば人間が作ったのは「脳」そのものであり、その脳に知識や思考力を与える「学習」は人間ではなくデータによってコンピュータが自動で行っています。
ですからその学習自体は人間の手を離れていて、人間よりも賢くなるよう学習することが可能なわけです。
