今回は「生成AIの本質を探る」シリーズ第1回目です。
最初のテーマは「生成AIの特徴を知る」です。
ところでみなさん
生成AIに期待しすぎていませんか？
限界を知るために、まずは特徴を知ろう！
今回は、伝統的なAI、機械学習、ディープラーニングと生成AIの違いを解説しながら、その本質に迫ります。
生成AIとは何か、どのように進化してきたのか、詳しく見ていきましょう！
生成AIの基本的な特徴
文章生成
これはもう 皆さんご存知かもしれないんですけど
文章で問いかけると、生成された文章が返ってくる！
一番有名なところでいうと Chat GPT ですよね！
他にも Gemini Claude LLama といったものがあります！
基本的にチャット形式で会話ができますよね！
画像生成
テキストを送って それが 画像 となって生成されます！
「草原で犬がこっちを向いている画像を作ってください」
と指示するとこんな画像が生成されました！
有名どころでいうと ChatGPT でも画像は作れますし
他にも Bing 有名どころだと MidjourneyとかStableDiffusion ですね！
動画生成
先ほどの 画像を与えると こんな動画が生成されました！(実際の動きはYoutubeで確認してみてね)
RunwayのGen や 最近だと OpenAI の Sora まだリリースされていませんが。
かなりリアルな動画が作れて 注目を浴びています！
一般的に生成 AI ってこういうものを生成できるという特徴があります。
かじむー
それが特徴って言われてもね…。
AIの進化の過程
なので 今回は 生成 AI と これまでの進化を見て
生成AIの特徴をあぶり出したいと思います！
これまでの進化を
「伝統的なAI」
「機械学習 ディープラーニング」
「生成AI」
の３ステップにまとめて進化を追っていきます！
これまでのAIと生成AIを「目的」で比較
伝統的なAI
伝統的なAIは 簡単に言うと「ルール通りに従わせる」事が目的です！
例えば、初期のAIチャットボットは、ユーザーからの質問に対して固定された回答を返すだけでした。
これらのシステムは、決められたルールに従って動作しています。
機械学習・ディープラーニング
次に進化した機械学習・ディープラーニングは
簡単に言うと「未知の状態に対して意思決定をサポートする」事が目的と言っていいと思います！
例えば 車の自動運転 なんか 道路の未知の状態に対して運転をサポートしてくれます。
またYoutubeのレコメンド機能で私達に見たことない動画をお勧めしてくれます。
これは言い換えると「まだ見たことのないコンテンツにたどり着くサポートをしている」と言えます。
生成AI
そして 生成AI は「新しいデータを生成する」 これが目的です！
文章とか画像とか動画の生成もこれに当たります。
まだ世にない新しいものを生み出しているんですね。
チャットボット等の「会話」も新しい文章が出てきますよね！
伝統的なAIの様な固定された文章が返ってくるわけではありません。
「会話」って本来、その都度新しい文章が生成されるものですよね！
これまでのAIと生成AIを「仕組み」で比較
伝統的なAI
伝統的なAIは「事前に定義されたルールに基づいて動作」します。
例えば、お掃除ロボットは、障害物を避けるルールや、電池が少なくなったら充電ステーションに戻るルールに従って動作します。
いわばそれに特化したプログラムを作っている様なものですね。
機械学習・ディープラーニング
機械学習・ディープラーニングは「データからパターンを学習して分類・予測」します。
例えば、YouTubeのレコメンド機能は
視聴履歴や検索履歴を基にパターンを学習し
こんなジャンルの動画が好きなんだろうな～と分類し
そのジャンルの中でユーザーに適した動画を推薦します！
生成AI
生成AIは「データからパターンを学習して新しいデータを生成」します。
でこの「データからパターンは学習」っていうところで
実は生成AI も 機械学習の仲間 なんですよね。
最近は音楽生成AIなんかも出てきていますよね。
これも簡単に言うと、楽曲データを学習させて
新しい楽曲を生成しているですよね！
かじむー
もう少し深堀して進化を整理してみよう！
