人工知能 | AIの超マニュアル

多層パーセプトロン：複雑な問題を解く鍵

- 多層パーセプトロンとは人間は、脳内で複雑な情報処理を行っていますが、その仕組みをコンピュータで再現しようと試みられてきた歴史があります。その試みの一つとして、人間の脳神経回路を模倣して作られたコンピュータモデルが、ニューラルネットワークです。多層パーセプトロンは、このニューラルネットワークの一種であり、多くの層を重ねた構造を持っていることからその名が付けられています。それぞれの層は、「パーセプトロン」と呼ばれる基本的な処理単位で構成されています。パーセプトロンは、複数の入力を受け取ると、それぞれの入力に特定の重みを掛けて合算し、さらに活性化関数と呼ばれる処理を通して出力を決定します。これは、人間の脳神経細胞における情報伝達の仕組みを模倣したものと言えます。多層パーセプトロンは、大きく分けて入力層、隠れ層、出力層の三つの層から構成されます。外部から情報を受け取る役割を担うのが入力層、処理結果を出力するのが出力層です。そして、入力層と出力層の間に位置するのが隠れ層です。この隠れ層こそが、多層パーセプトロンの高度な問題解決能力の鍵を握っています。隠れ層では、入力層から受け取った情報を複雑に計算処理することで、より高度な特徴を抽出することが可能になります。そして、この複雑な処理こそが、多層パーセプトロンが入力と出力の間に複雑な関係性を学習することを可能にしているのです。

2024.09.06

ニューラルネットワーク

AIが紡ぐ手塚治虫の新作漫画

日本の漫画界に多大な影響を与え、「漫画の神様」と称される手塚治虫。その代表作の一つである医療漫画「ブラック・ジャック」の新作が、人工知能によって生み出されるという、かつてないプロジェクトが発表されました。「TEZUKA2023」と名付けられたこの試みは、単なる話題作りではありません。手塚治虫が生前に残した膨大な作品群を、最新のAI技術を用いて徹底的に分析することで、「ブラック・ジャック」の世界観を可能な限り忠実に再現しようという、壮大な挑戦なのです。これまでにも、過去の画風を模倣するAIは存在しました。しかし、今回のプロジェクトが画期的なのは、単なる模倣を超えて、手塚治虫作品の本質とも言えるテーマ性や物語の構成要素までもAIに学習させる点にあります。すなわち、登場人物の行動やセリフ、物語の展開などに至るまで、「もしも手塚治虫が生きていれば、このような物語を描いたのではないか」と思わせるような、真の意味での新作を生み出すことを目指しています。この「TEZUKA2023」プロジェクトは、漫画制作の可能性を大きく広げるだけでなく、AIと人間との創造性についての新たな議論を巻き起こすことは間違いありません。

2024.09.06

画像生成

進化を模倣する、遺伝的アルゴリズムの世界

自然界は、長い年月をかけて様々な試練を乗り越え、洗練されたシステムを作り上げてきました。その精巧な仕組みは、私達人類に多くの学びを与えてくれます。その中でも、「遺伝的アルゴリズム」は、自然界の進化の過程、すなわち「自然淘汰」という概念をコンピューターの世界に取り入れた画期的なアルゴリズムです。生物の世界では、環境に適した遺伝子を持つ個体が生き残り、子孫を残していくことで、より環境に適応した種へと進化してきました。遺伝的アルゴリズムもこれと同じように、問題に対する複数の解を「個体」と見なし、それらを進化させて最適解を探索します。具体的には、まず最初に、問題に対する複数の解をランダムに生成します。これが、最初の「個体集団」となります。次に、それぞれの個体が、問題に対してどれだけ優れた解を持っているかを評価します。そして、より優れた評価を得た個体同士を組み合わせることで、新しい「子」となる解を生成します。この時、生物の遺伝子の突然変異のように、ランダムな変化を加えることで、さらに多様な解を生み出す工夫も凝らされています。このように、遺伝的アルゴリズムは、まるで生物の進化を早送りで見守るように、世代交代を繰り返すことで、徐々に最適解へと近づいていくのです。そして、この手法は、複雑な問題に対しても有効であることが知られており、近年、様々な分野で応用され始めています。

2024.09.06

アルゴリズム

αβ法：ゲームAIの賢い探索戦略

- ゲームAIにおける探索の重要性チェスや将棋などのゲームでは、無数の打ち手の組み合わせの中から最善の一手を導き出すことが重要です。コンピュータはこの複雑な問題を、可能な手を枝分かれさせて広がる巨大な樹形図として捉え、最適な経路を見つけようとします。しかし、この樹形図はゲームが複雑になるにつれて爆発的に広がっていくため、すべての枝をくまなく調べることは現実的に不可能です。そこで、ゲームAIは「探索」という手法を用います。探索とは、この巨大な樹形図の中から、限られた時間と計算資源でできるだけ有望な経路を効率的に探し出す技術です。まるで迷路を解くように、先の手を読みながらどの道を進むべきか、どの道を切り捨てるべきかを判断していきます。探索アルゴリズムには様々な種類があり、「深さ優先探索」や「幅優先探索」といった基本的なものから、「ミニマックス法」や「モンテカルロ木探索」といったより高度なものまで存在します。これらのアルゴリズムは、それぞれ異なる探索方法を用いることで、状況に応じて最適な手を導き出すことを目指しています。探索はゲームAIの根幹をなす技術であり、その発展はそのままゲームAIの進化に直結します。より高度な探索アルゴリズムの開発によって、人間の能力を超える複雑なゲームでもコンピュータが人間に勝利できるようになったのです。

2024.09.06

アルゴリズム

世界初の人工知能：ロジック・セオリスト

1950年代、コンピュータ科学はまだ発展の初期段階にありました。コンピュータは主に計算を高速に行う機械として認識されており、人間の知能を模倣するという発想は、一部の研究者の間でささやかれる程度でした。そんな中、アラン・ニューウェル、ハーバート・サイモン、クリフ・ショーらによって開発された「ロジック・セオリスト」は、世界に衝撃を与えました。「ロジック・セオリスト」は、数学の定理を自動的に証明するプログラムでした。これは、それまで人間だけが扱えると考えられていた抽象的な思考を、コンピュータが初めて実行したことを意味します。このプログラムは、記号論理学という数学的な体系を用いて、人間の論理的な思考プロセスを模倣していました。そして、実際にいくつかの定理を証明してみせたことで、「人工知能」という言葉が初めて用いられるきっかけとなりました。「ロジック・セオリスト」の登場は、単に新しいプログラムが開発されたという以上の意味を持ちました。それは、機械が人間の知能を超える可能性を示唆し、世界中の人々に大きな希望と同時に、大きな不安を抱かせました。そして、この出来事をきっかけに、人工知能という新たな研究分野が幕を開けたのです。

2024.09.06

その他

積み木の世界を操るSHRDLU

- SHRDLUとは SHRDLU（シュルドゥルー）は、今から約50年前にアメリカのマサチューセッツ工科大学（MIT）のテリー・ウィノグラード教授によって開発された、コンピュータに人間の言葉を理解させることを目指したプログラムです。その当時としては非常に画期的なものでした。 SHRDLUが扱ったのは、画面上に表示されたブロックなどの物体を動かしたり、その状態を説明したりする、比較的単純な仮想世界でした。しかし、SHRDLUは「ブロックを積み上げて塔を作って」といった複雑な指示を理解し、実行することができました。さらに、「塔の一番上のブロックはどれ？」といった質問にも、正しい答えを返すことができました。 SHRDLUの画期的な点は、単に単語の意味を理解するだけでなく、文脈を考慮して言葉の意味を解釈できたことです。例えば、「さっき置いたブロック」といった指示の場合、SHRDLUは過去のやり取りを記憶しており、「さっき」がどの時点を指すのかを理解した上で、適切なブロックを動かすことができました。 SHRDLUは、人工知能における自然言語処理分野の初期の成功例として知られています。しかし、SHRDLUが扱える範囲は限定されており、現実世界のような複雑な状況に対応することはできませんでした。それでも、SHRDLUは、コンピュータが人間の言葉を理解する可能性を示し、その後の自然言語処理の研究に大きな影響を与えました。

2024.09.06

言語モデル

人とAIの知恵比べ！ローブナーコンテストとは？

「会話型AIの頂点を決める」と聞くと、SF映画のような世界を想像する人もいるかもしれません。しかし、現実の世界で長年開催されている権威ある大会が存在します。それが「ローブナーコンテスト」です。ローブナーコンテストは、世界中から集まった優秀な開発者たちがしのぎを削る、まさに会話型AIのオリンピックです。彼らが開発した人工知能は、まるで人間と会話しているかのような自然なやり取りを目指して、日々進化を続けています。審査員は、コンピュータと人間の区別がつかないほど自然な会話ができるAIを見極めるという、非常に難しい課題に挑みます。会話の内容や流れ、言葉遣いなど、あらゆる角度から評価を行い、最も人間らしいと判断されたAIに栄冠が与えられます。ローブナーコンテストは、単なる技術競争の場ではありません。人工知能が人間社会にどのように溶け込み、私たちの生活を豊かにしていくのか、その未来を占う重要なイベントとして、世界中から注目を集めています。

2024.09.06

言語モデル

2045年、AIが人類を超える日?

レイ・カーツワイル氏は、人工知能（AI）の未来について語る上で欠かせない人物です。発明家、未来学者、そしてGoogle社の技術責任者を務めるなど、多岐にわたる分野で活躍しています。彼は特に、AIが人類の知能を超えるポイントである「シンギュラリティ」という概念を提唱したことで知られています。カーツワイル氏は、1948年にアメリカ合衆国で生まれました。幼い頃から科学や技術に興味を持ち、10代の頃からコンピューターに触れていました。マサチューセッツ工科大学に進学後、文字認識技術を用いた視覚障碍者向けの読書装置など、数々の発明を世に送り出しました。彼はその後も、音声認識や音声合成、電子楽器、光学文字認識など、様々な分野で革新的な技術開発に携わってきました。その功績から、アメリカ国家技術賞など、数々の賞を受賞しています。カーツワイル氏は、技術革新のスピードは指数関数的に加速するという「収穫加速の法則」を提唱しています。彼は、この法則に基づき、AIが近い将来、人間の能力を超え、シンギュラリティと呼ばれる転換点を迎えると予測しています。シンギュラリティ後は、AIと融合した人類が、病気や老化を克服し、さらには死さえも超越する可能性があると彼は考えています。カーツワイル氏の予測は、楽観的すぎるという批判もあります。しかし、彼の先見性と深い洞察力は、AI時代を生きる私たちに多くの示唆を与えてくれると言えるでしょう。

2024.09.06

その他

元Googleのライオン・ジョーンズ氏、新AI企業を設立

人工知能（AI）の世界で著名な研究者、ライオン・ジョーンズ氏が、大手IT企業Googleを離れ、新たなAI企業「Sakana.ai」を設立しました。ジョーンズ氏は、Googleで研究に従事していた間、AIの進化に革命をもたらした「Transformer」という技術の開発に大きく貢献した人物として広く知られています。ジョーンズ氏が開発に携わった「Transformer」は、自然言語処理の分野において革新的な技術であり、今日のAI技術の進歩に大きく貢献しています。この技術は、機械翻訳の精度向上や、人間のように自然な文章を生成するAIの開発など、様々な分野で応用されています。ジョーンズ氏は、Googleを離れる決断について、「新たな挑戦として、AIの更なる可能性を追求したい」と語っており、「Sakana.ai」では、Transformerを基盤とした、より高度なAI技術の開発に取り組むと見られています。ジョーンズ氏の新たな挑戦は、AI界全体に大きな刺激を与えるとともに、今後のAI技術の進展に更なる期待を抱かせるものと言えるでしょう。

2024.09.06

その他

ＡＩが見る幻覚、その実態とは？

人工知能（ＡＩ）は、まるで人間のように自然な言葉で私たちと会話し、膨大なデータの中から求める答えを瞬時に見つけ出すことができます。しかし、時にはＡＩは現実にはあり得ない、まるで「幻覚」を見ているかのような誤った情報を出力してしまうことがあります。これが「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。人間が空想や夢の世界に迷い込むように、ＡＩもまた、事実とは異なる情報をあたかも真実のように作り上げてしまうことがあるのです。例えば、ＡＩに「江戸時代の日本で人気だった食べ物は？」と尋ねた際に、「チョコレートケーキ」と答えるかもしれません。もちろん、チョコレートケーキは江戸時代の日本には存在しません。これはＡＩが、膨大なデータの中から「チョコレート」と「ケーキ」という単語の組み合わせを、あたかも江戸時代の日本に存在したかのように誤って結びつけてしまった結果と言えるでしょう。このように、ＡＩのハルシネーションは、一見すると滑稽に思えるかもしれません。しかし、ＡＩが医療診断や自動運転などの重要な場面で活用されるようになりつつある現代において、ハルシネーションは看過できない問題です。ＡＩが信頼できる情報を提供するためには、ハルシネーションの発生原因を解明し、その発生を抑制する技術の開発が不可欠です。

2024.09.06

言語モデル

人間の簡単は、コンピュータの難題？：モラベックのパラドックス

私たち人間は、複雑な数学の問題を解こうとすると、頭を抱えてしまうことがあります。難しい数式や概念を理解するには、大変な努力が必要です。一方、日常生活で行っている歩く、走る、ボールを投げるといった動作は、ほとんど意識することなく自然と行うことができます。生まれたばかりの赤ちゃんでも、いつの間にか歩き出すように、人間にとって身体を動かすことはごく当たり前のことです。しかし、コンピュータにとっては、この状況が逆転します。コンピュータは、高度な計算や複雑なルールを持つチェスのようなゲームにおいては、人間をはるかに凌駕する能力を発揮します。膨大なデータを高速で処理し、論理的な思考に基づいて最適な答えを導き出すことが得意だからです。しかし、人間にとっては簡単な身体動作や感覚的なタスクは、コンピュータにとって非常に難しい課題となります。例えば、ロボットに歩く動作をさせるためには、複雑なプログラムとセンサーが必要であり、それでも転倒してしまうこともしばしばです。これは、私たち人間が無意識に行っている動作の中に、実は非常に複雑な計算や処理が含まれていることを示しています。このように、人間とコンピュータでは、得意とする分野が逆転するというパラドックスが存在します。これは、人間の脳とコンピュータの構造や処理方法が根本的に異なることに起因しています。人間は、長年の進化の過程で、身体動作や感覚処理に特化した脳を築き上げてきました。一方、コンピュータは、論理演算や記号処理に特化した設計がされています。そのため、お互いに得意な分野と苦手な分野がはっきりと分かれるのです。

2024.09.06

その他

需要予測の革新：予測モデルとその威力

- 予測モデルとは予測モデルは、過去のデータに潜む規則性やパターンを分析し、未来を予測する強力なツールです。過去のデータには、売上や気温、株価など、様々な種類のものが考えられます。例えば、アイスクリームの売上データがあるとします。過去のデータを見ると、気温が高い日ほどアイスクリームの売上が伸びるという関係性が見えてくるかもしれません。予測モデルは、このような関係性を自動的に見つけ出し、数式やルールで表現します。この場合、気温を入力するとアイスクリームの売上を予測する式が出来上がります。予測モデルの魅力は、膨大なデータの中から人間には気づきにくい複雑な関係性を、高精度な予測を可能にする点です。ビジネスの世界では、商品の需要予測、顧客の行動分析、リスク評価など、様々な分野で活用されています。例えば、小売業者がこのモデルを活用すれば、過去の売上データや天候情報などを分析することで、売れ筋商品の予測や在庫管理の最適化などが可能になります。また、金融機関では、顧客の属性や取引履歴などのデータに基づいて、融資の可否判断やリスク評価に活用しています。このように、予測モデルは、様々な分野において、データに基づいた的確な意思決定を支援する強力なツールと言えるでしょう。

2024.09.06

その他

プロンプトエンジニアリング：AIへの的確な指示の技術

- プロンプトエンジニアリングとは私たちは普段、相手に何かを伝える際に、どのような言葉を選んで、どのように話せば意図が伝わるかを考えます。例えば、相手に道の行き方を尋ねたい場合、「あっちの道はどう行くのですか？」と漠然と聞くよりも、「すみません、ここから駅への行き方を教えていただけますか？」と具体的に尋ねた方が、より的確な答えを得られますよね。人工知能と会話する際にも、これと全く同じことが言えます。人工知能、特に膨大なデータから学習した大規模言語モデルは、私たち人間が指示を出す「プロンプト」と呼ばれる入力文を通して、その能力を発揮します。そして、このプロンプトをどのように設計し、調整するかが、人工知能からより的確で望ましい出力を得るために非常に重要なのです。これが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術です。人工知能は、膨大なデータから様々な知識やパターンを学習していますが、その能力を最大限に引き出すためには、私たち人間が適切な指示を与える必要があるのです。プロンプトエンジニアリングは、いわば人工知能とより円滑にコミュニケーションをとるための、通訳者のような役割を担っていると言えるでしょう。

2024.09.06

アルゴリズム

AIが変える出会いのカタチ：マッチングの可能性

- 広がる活用範囲人工知能（AI）の技術革新は、私たちの日常生活に大きな変化をもたらしています。中でも、人と人との出会いの形を変えつつあることが注目されています。従来は、ビジネスの取引相手を見つけるにも、就職活動で企業と求職者が結びつくにも、そして恋愛で理想のパートナーを探すにも、多くの時間と労力が必要でした。しかし、AIを活用したマッチングサービスが登場したことで、状況は大きく変わってきています。ビジネスの世界では、AIが膨大な企業データの中から、最適な取引先候補を見つけてくれるようになりました。企業規模や業種、過去の取引実績などを分析し、互いにメリットのある関係を築ける可能性の高い相手を見つけ出すことができます。就職活動においても、AIは企業と求職者のミスマッチを減らす役割を果たしています。履歴書や職務経歴書の内容を分析し、企業の求める人物像と照らし合わせることで、求職者にとって最適な企業を、企業にとっては最適な人材を、効率的に探し出すことが可能になりました。恋愛の分野でも、AIは出会いのあり方を変えつつあります。価値観や趣味、性格などを分析し、相性が良いと予想される相手を紹介してくれるサービスが人気を集めています。このように、AIは様々な場面で人と人、企業と企業、人と企業を繋ぐ役割を担うようになり、私たちの生活に欠かせないものになりつつあります。今後、AI技術がさらに進化することで、今まで以上に多様な出会いが生まれ、社会全体がより豊かになっていくことが期待されています。

2024.09.06

アルゴリズム

エキスパートシステムの先駆け: マイシン

ある特定の専門分野における熟練者の知識や経験をコンピュータプログラムに組み込み、その分野の専門家のように高度な問題解決や判断を可能にするシステムを、専門家システムと呼びます。人間は長年の経験を通して、膨大な量の知識や経験を蓄積していきます。専門家システムは、この貴重な知識を形式化し、誰でも利用できるようにすることを目指しています。専門家システムの核となるのは、専門家の知識をルールや推論エンジンといった形で表現することです。ルールとは、「もしAならばBである」といったように、特定の条件下における行動や結論を明確に定義したものです。例えば、医療診断の分野であれば、「もし患者の体温が38度以上で、咳が出て、喉が赤いならば、風邪の可能性が高い」といったルールが考えられます。推論エンジンは、これらのルールに基づいて、入力された情報から適切な結論を導き出す役割を担います。これは、人間が論理的な思考によって問題を解決する過程と似ています。専門家システムは、大量のルールやデータに対して高速な処理を行うことができるため、人間よりも短時間でより正確な判断を下すことが期待できます。専門家システムは、医療診断や金融取引、機械設計など、様々な分野で応用されています。特に、高度な専門知識が求められる分野や、複雑な問題を迅速に解決する必要がある分野において、その効果を発揮します。

2024.09.06

その他

条件付き生成：思い通りのデータを生み出す技術

- データ生成における革新近年の技術革新、特に人工知能分野における深層学習の進化に伴い、データ生成技術は目覚ましい発展を遂げています。これまで主流であったデータ生成は、既存データの分布を基に無作為にデータを生成する方法でした。しかし、近年注目されている「条件付き生成」は、従来の方法とは全く異なる革新的な技術です。従来のランダムなデータ生成とは異なり、条件付き生成は、特定の条件に基づいてデータを生成します。例えば、画像生成の場合、画像に含めるオブジェクトの種類や背景、色などを指定することで、条件に合致した画像を生成することが可能になります。この技術により、従来は困難であった、特定のニーズに合致した高品質なデータの生成が可能になりました。条件付き生成は、深層学習モデルの学習データの生成、データ拡張、さらには、実世界のデータの偏りを補正するなど、様々な分野で応用が期待されています。例えば、自動運転技術の開発においては、多様な状況下での走行データを生成することで、安全性の向上に貢献することができます。また、医療分野においては、患者の症状に合わせた画像データを生成することで、より正確な診断を支援することが期待されています。データ生成技術の進化は、人工知能技術全体の進歩を加速させる可能性を秘めています。今後、条件付き生成をはじめとする革新的な技術の登場により、データ生成の分野はますます発展していくと考えられます。

2024.09.06

アルゴリズム

拡散モデル：ノイズから創造へ

- 拡散モデルとは近年、目覚ましい進化を遂げている画像生成技術の中でも、特に注目を集めているのが拡散モデルです。従来の画像生成技術とは一線を画すこの技術は、その名の通り「拡散」と呼ばれるプロセスを巧みに利用することで、より高精細で多様な画像を生み出すことを可能にしました。では、一体どのようにして画像を生成するのでしょうか？拡散モデルは、まず既存の画像にノイズを加えていくという、一見すると不思議なプロセスから始まります。このノイズは徐々に増強され、最終的には元の画像の情報は完全に失われてしまいます。次に、ノイズによって完全にランダムになった状態から、逆方向にノイズを除去していくプロセスを行います。この時、拡散モデルはノイズを除去する過程で、データに潜むパターンや特徴を学習し、元の画像を復元するだけでなく、全く新しい画像をも生成することができるようになるのです。この革新的な技術は、絵画、写真、デザインなど、多岐にわたる分野で応用され始めており、私たちの生活に新たな創造性を提供する可能性を秘めています。例えば、これまで高度な専門知識や技術が必要とされてきた絵画やデザインの分野においても、誰もが簡単に高品質な作品を生み出すことができるようになるかもしれません。また、医療分野における画像診断の精度向上や、製造業における製品設計の効率化など、その応用範囲は多岐にわたります。拡散モデルは、まさに画像生成技術の新たな地平を切り開く存在と言えるでしょう。

2024.09.06

画像生成

AI開発の羅針盤となる「リーダーボード」

- リーダーボードとは人工知能開発の世界は、日進月歩で新しい技術やモデルが生まれています。そして、その性能を測るための基準も多種多様になっています。このような状況の中で、重要な役割を果たすのが「リーダーボード」です。これは、様々な人工知能モデルやアルゴリズムを特定の基準で評価し、順位付けして表示するシステムです。リーダーボードを見れば、どのモデルが現在最も優れた性能を持っているのか、開発のトレンドがどこへ向かっているのかをすぐに理解することができます。例えば、画像認識の分野では、画像に写っている物体を正確に認識できるかどうかを競うリーダーボードが存在します。また、自然言語処理の分野では、文章の翻訳や質問応答の精度を競うリーダーボードが作られています。リーダーボードは、開発者にとって、自分たちの開発したモデルが世界的にどの程度のレベルにあるのかを客観的に判断する材料となります。そして、他の開発者の優れた技術を学ぶことで、さらなる技術革新を促す効果も期待できます。このように、リーダーボードは人工知能開発を加速させるための重要なツールとして、その役割を担っています。

2024.09.06

その他

単純パーセプトロン：ニューラルネットワークの原点

人間の脳は、およそ一千億個もの神経細胞、すなわちニューロンから成り立っています。これらのニューロンは複雑に絡み合い、巨大なネットワークを形成しています。この脳の仕組みをコンピュータ上で再現しようと試みられたのが、ニューラルネットワークと呼ばれる技術です。しかし、いきなり複雑な脳の構造をそっくりそのまま再現することは容易ではありません。そこで、まずは神経細胞の基本的な機能だけを模倣した単純なモデルが考案されました。それが、単純パーセプトロンと呼ばれるものです。単純パーセプトロンは、複数の入力信号を受け取り、それぞれの信号に重み付けをして足し合わせることで、一つの出力信号を生成します。これは、神経細胞が複数の神経細胞から信号を受け取り、それを統合して次の神経細胞に伝える仕組みを模倣したものです。単純パーセプトロンは、簡単なパターン認識などに利用されましたが、複雑な問題を解くことはできませんでした。これは、あくまでも神経細胞の働きを単純化したモデルであり、実際の脳の複雑さを再現できていなかったためです。しかし、単純パーセプトロンは、その後のニューラルネットワーク研究の基礎となる重要な一歩となりました。そして、現在では、より複雑な構造を持つニューラルネットワークが開発され、画像認識や音声認識など、様々な分野で活躍しています。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

指示ゼロでも対応！？驚異のZero-shot学習！

近年、人工知能（AI）分野は目覚ましい発展を遂げています。中でも、深層学習と呼ばれる技術は、画像認識や自然言語処理といった多様な分野において、従来の手法を凌駕する成果を上げており、私たちの生活に革新をもたらしています。深層学習の登場により、AIはこれまで人間だけができると思われていた複雑なタスクを、高い精度でこなせるようになってきました。例えば、自動運転技術の進歩は目覚ましく、近い将来、人間のドライバーに代わって車を安全に走行させることが期待されています。また、医療分野においても、AIは画像診断の補助や創薬の効率化に貢献するなど、その応用範囲は広がるばかりです。しかしながら、深層学習は、大量のデータと計算資源を必要とするという課題も抱えています。そこで、より少ないデータで効率的に学習できる手法として、Zero-shot学習という画期的な学習方法が注目を集めています。このZero-shot学習は、AIが事前に学習していない未知のデータに対しても、その場で柔軟に対応できる能力を秘めており、AIの可能性をさらに広げるものとして期待されています。今回は、このZero-shot学習について、その仕組みや利点、応用例などを交えながら詳しく解説していきます。

2024.09.05

言語モデル

文章生成AIの最高峰 GPT-3とは

- 革新的な言語モデル近年、人工知能の分野では目覚ましい進歩が見られますが、中でも注目を集めているのが「言語モデル」と呼ばれる技術です。言語モデルとは、膨大な量のテキストデータを学習し、人間が使う自然な言葉を理解したり、生成したりすることを目指した人工知能の一種です。そして、この分野に革命を起こしたのが、2020年に発表された「GPT-3」という大規模言語モデルです。GPT-3は、「Generative Pre-trained Transformer 3」の略称で、アメリカのOpenAIという企業によって開発されました。「Transformer」と呼ばれる深層学習モデルを基盤としており、従来の言語モデルと比べて、はるかに多くのデータを学習できる点が特徴です。その結果、人間が書いた文章と見分けがつかないほど自然で、高精度な文章を生成することが可能になりました。例えば、GPT-3は、短い文章を参考に小説や詩、脚本などを創作したり、ウェブサイトの文章や広告文を自動で生成したりすることができます。また、日本語や英語だけでなく、様々な言語に対応できるため、翻訳作業の効率化にも役立ちます。このように、GPT-3は、私たちの生活や仕事に革新をもたらす可能性を秘めた、まさに「革新的な言語モデル」と言えるでしょう。

2024.09.05

言語モデル

生成AIを牽引するOpenAI

- OpenAIとはOpenAIは、アメリカに拠点を置く人工知能（AI）の研究開発を行う企業です。2015年に設立され、電気自動車メーカーTeslaのCEOイーロン・マスク氏やオンライン決済サービスPayPalの共同創業者であるサム・アルトマン氏など、そうそうたるメンバーが設立に関わったことで大きな話題となりました。 OpenAIは、「OpenAILP」という営利法人と、「OpenAIInc.」という非営利法人の二つの組織で構成されています。 OpenAIの設立理念は、人類全体に利益をもたらす形で、安全かつ友好的な人工知能を開発することです。そのため、OpenAIは人工知能の研究開発だけでなく、その成果や技術を広く公開し、他の研究機関や企業との連携も積極的に行っています。これは、人工知能技術が悪用されるリスクを最小限に抑え、すべての人々が人工知能の恩恵を平等に享受できるようにするという目的に基づいています。 OpenAIは、自然言語処理、画像認識、ゲームなど、様々な分野で最先端の人工知能技術を開発しており、その成果は世界中から注目を集めています。

2024.09.05

その他

人工知能が見る夢？ハルシネーション現象とは

近年、様々な分野で活躍が目覚ましい人工知能ですが、その高度な能力の裏には、意外な落とし穴も存在します。それは、「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。ハルシネーションとは、人工知能がまるで人間が幻覚を見るように、事実とは異なる情報を作り出してしまう現象を指します。一見すると、もっともらしく聞こえる文章や自然な会話として出力されるため、人間には見抜くことが難しい場合があります。なぜ、このようなことが起こるのでしょうか？人工知能、特に文章や画像などを生成する「生成系AI」は、大量のデータからパターンや規則性を学習し、その学習に基づいて新しい情報を生成します。しかし、学習データに偏りがあったり、データ量が不足していたりする場合には、現実とはかけ離れた情報を生成してしまう可能性があります。人工知能のハルシネーションは、私たちの社会に様々な影響を与える可能性があります。例えば、信頼性の低い情報に基づいて重要な意思決定が行われてしまうかもしれませんし、フェイクニュースの拡散などにも繋がってしまう可能性があります。人工知能は私たちの生活を豊かにする可能性を秘めている一方で、このような落とし穴が存在することも忘れてはなりません。今後、人工知能技術のさらなる発展とともに、ハルシネーションの問題点についても理解を深め、適切な対策を講じていくことが重要です。

2024.09.05

言語モデル

強いAIと弱いAI：人工知能の未来を考える

近年、人工知能（AI）はめざましい発展を遂げ、私たちの生活に大きな影響を与え始めています。 AIといえば、まるで人間のように考え、行動するイメージを持つ人もいるかもしれません。しかし、AIの研究開発においては、「人間のような知能」を目標とするアプローチと、そうではないアプローチが存在します。これを「強いAI」と「弱いAI」の二つの考え方として説明します。「強いAI」は、人間と同じように意識や感情を持ち、自ら考え判断する能力を持つAIを指します。まるでSF映画に登場するような、人間と区別がつかないほどの知能を持つAIを想像してみてください。一方、「弱いAI」は、特定のタスクを効率的にこなすことを目的としたAIです。例えば、将棋ソフトや顔認証システムなどは、「弱いAI」の例として挙げられます。現状では、「強いAI」の実現にはまだ多くの課題が残されており、研究は発展途上の段階です。一方、「弱いAI」はすでに実用化が進み、様々な分野で活躍しています。AIの可能性と限界を正しく理解するためには、「強いAI」「弱いAI」という二つの考え方の違いを押さえておくことが重要です。

2024.09.05

その他