最近よく聞く生成AIとは何？従来のAIと何が違う！？

最近よく生成AIって言葉をニュースやネットの記事などで目にしませんか？

簡単に説明すると生成AIとは独自に新しいものを生み出すことが出来るAIの事です。

有名な生成AIとして2023年にchatGPTというものが流行りました。

これからもAIはどんどん進化し続け、日本でも2024年に企業などから独自の生成AIが登場する予定です。

生成AIは、人工知能の一種であり、機械学習やディープラーニングの手法を使って、新たな情報やデータを生成することが出来ます。

つまり0〜1を生み出すことが出来るのです。

これってすごい事だと思いませんか！？

アイデアの提案をしてもらったり、論文の作成、新しい音楽やオリジナルの画像まで全部AIで作れます。

この記事では今話題の生成AIについて詳しく解説していきます。

そもそも、機械学習やディープラーニングって言葉に馴染みがありませんよね。まずはその辺りから簡単に説明していきます。

機会学習とディープラーニングって何？

機械学習とディープラーニングは、生成AIの基盤となる重要な技術です。

機械学習は、コンピューターシステムがデータから学習し、パターンや規則を抽出するための手法です。機械学習では、コンピューターに明示的なプログラムを書くのではなく、データから学習することで問題を解決します。機械学習アルゴリズムは、データセットを使用してモデルをトレーニングし、新しいデータに対して予測や分析を行います。このように、機械学習はデータをもとに学習し、その学習結果を利用して問題を解決する手法と言えます。

ディープラーニングは、機械学習の一種であり、複数の隠れ層から成るニューラルネットワークを使用してデータの表現を学習します。ディープラーニングの特徴は、階層的な表現を学習することで、高度なパターン認識や特徴抽出が可能となることです。ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクにおいて驚異的な成果を上げています。ディープラーニングでは、大量のデータとそれに対応する正解ラベルを使用してモデルをトレーニングし、未知のデータに対して予測や分類を行います。

分かりやすく簡潔に説明します。

機械学習＝過去のデータをもとにこれからのデータを予測するもの

ディープラーニング＝大量のデータをもとに自動で重要性を抽出して学習していくもの

機械学習とディープラーニングは、AIの分野で革新的な進歩をもたらしています。これらの技術の進化により、生成AIのような新しいAIの形態が実現され、私たちの生活やビジネスに多くの可能性をもたらしています。

生成AIと従来のAIって何が違うの⁇

きっとこんな疑問がありますよね？

ここでは生成AIと従来のAIとの違いや出来ることなどを表にまとめました。

	従来のAI	生成AI
動作原理	プログラムされたルールやアルゴリズムに基づく	機械学習やディープラーニングによるデータ学習と生成
応用範囲	特定のタスクに特化したアプリケーションやシステム	文章生成、画像生成、音楽生成など、広範な分野での利用
能力	あらかじめプログラムされた範囲でのタスク実行	新たな情報やデータの生成、創造性や多様性の提供
信頼性	高い信頼性が求められるタスクには限定的	生成された情報の信頼性に課題がある場合がある
倫理的な側面	倫理的な側面の懸念は限定的	偏った情報や差別的な表現が含まれる可能性がある
改善に向けた取り組み	タスクの自動化や効率化に重点が置かれる	高品質な情報生成や倫理的な側面の改善に取り組む

少し難しい言葉や聞きなれない単語をあると思いますが、この表は、生成AIと従来のAIの主な違いや出来ることを分かりやすくまとめています。

今後更なる進化により変わってくる事もあります。

代表的な生成AIの一覧

以下は、代表的な生成AIとその可能性をまとめた表です。

生成AI	出来ること
GPT-3	文章生成、対話、翻訳、要約など多岐にわたるタスク
StyleGAN	画像生成、顔写真の合成、芸術的な画像変換など
MuseNet	音楽生成、既存の楽曲のスタイルに基づいた作曲など
DALL-E	画像生成、特定のテキストの説明に基づいた画像生成
DeepArt	絵画生成、写真のスタイル変換、芸術的な画像変換など
OpenAI Codex	コード生成、自動プログラミング、自然言語でのタスク実行など

これらの生成AIは、それぞれ異なる応用範囲と能力を持っています。

例えば、GPT-3は文章生成や対話に優れ、

StyleGANは高品質な画像生成に特化しています。

MuseNetは音楽生成に秀でており、

DALL-Eはテキストに基づいた画像生成に特化しています。

DeepArtは絵画や写真のスタイル変換に特化し、

OpenAI Codexはコード生成や自動プログラミングに優れています。

これらの生成AIは、各々の分野で革新的な役割を果たしており、様々な可能性を切り拓いています。

上記で紹介した生成AIは代表的なものの一部ですのでまだまだ他にもたくさんの生成AIがあります。

生成AIの応用例

生成AIは、様々な分野で活用されています。

例えば、文章生成では、生成AIは特定のトピックに関する文章を作成することができます。ニュース記事や小説の執筆、広告のキャッチコピーなどにも利用されています。

うまく使いこなすことができれば小論文や作文を作成することもできます。

画像生成では、生成AIは特定のスタイルやテーマに基づいた画像を作り出すことができます。芸術作品やデザインなどの創造活動においても有用です。

こちらも使い方次第で高品質な画像を作り出すことができ、プロの画家や漫画家が描いたようなものを作ることができます。

さらに、音楽生成では、生成AIは既存の楽曲を学習し、新たなメロディーや曲を作り出すことができます。音楽制作や映画のサウンドトラックなどにも応用されています。

このように様々な場面で役立つことが出来て、私たちの仕事や日々の暮らしの優秀な助っ人となります。

生成AIの課題と展望

今までの内容を見てみると万能に感じる生成AIですがいくつかの課題もあります。

これは決してマイナスなことではなくて、まだ発展途上なので致し方ありません。

例えば、生成された情報の信頼性や品質の問題があります。学習データに基づいて情報を生成するため、元のデータに偏りやノイズがある場合、生成された情報もそれを反映してしまう可能性があります。また、倫理的な問題も浮上しています。

生成AIが人間の知識や経験に基づいて情報を作り出す場合、偏った情報や差別的な表現が含まれる可能性があります。これらの課題に対して、研究者や開発者たちは、より高品質な情報生成や倫理的な観点からの改善に取り組んでいます。

これらの発展には、より高品質な情報生成や倫理的な観点からの改善が重要です。研究者や開発者たちは、これらの課題に対して取り組んでおり、将来的には生成AIの品質向上が期待されています。

まとめ

生成AIは、機械学習やディープラーニングの応用によって実現された技術であり、文章、画像、音楽などの新たな情報やデータを生成することができます。その応用範囲は広く、様々な分野で活用されています。

しかし課題も存在し、その信頼性や倫理的な側面についての改善が求められています。今後の展望として、より高品質な情報生成や倫理的な観点からの改善が進められることで発展が期待されています。

2024年はさらに技術の進化があり企業によるAI技術の競争になることは間違いありません。

日々の情報を追って今後の発展に注目していきましょう。