【生成AIの本質を探る】生成AIとは何か?その特徴と他のAIとの違いを徹底解説!

生成AIまでの進化を整理

かじむー

画像がリンゴかどうかの判断」を
それぞれのAIで試すとどうなるかを
考えながら整理して行くよ!

伝統的なAI

これで画像がりんごかどうか判別しようとするとどうなるか?
まずこれって事前にルールが必要でした!

なのでリンゴを定義しなければなりません。

りんごは 色は赤い 形は丸い とルールを定義します。

そこで緑のりんごを出すと、リンゴじゃないと判断されます。

じゃあ 緑も と ルール追加をしなければいけません。

こうなってくると永遠にルールを追加していく事から解放されません

MEMO
表現はこちらの本を参考にさせていただいております。
今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング)
画像認識プログラミングレシピ (著)川島 賢

機械学習

つぎは 機械学習に 画像がりんごかどうか判別させてみよう!

実はこれによってルール作りから解放されるのです!
順を追って見ていきます。

  1. 正解(りんご)と不正解(みかん・ぶどう) を準備する
  2. それぞれの見分けるポイント(特徴)を決めます(今回は色と形)
  3. 特徴となる数値データ(特徴量)を準備する
  4. 正解(りんご)と特徴(色と形)の関連性を見出す(学習)
  5. 分類器(学習済みモデル)が出来上がる

4の学習で「りんごって赤いし丸いんだな~」って理解してくれます。

そして5の分類器に未知の画像を見せると
「それはりんご」「りんごじゃない」と判断してくれます。

ただし
自分で見分けるポイント(特徴)を決める
特徴データを準備する
というのがデメリットです。

もし色と形で正確に見分けられなかったら、特徴選びは失敗しています。
このポイント選びは正確性を求められますよね。

MEMO
表現はこちらの本を参考にさせていただいております。
今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング)
画像認識プログラミングレシピ (著)川島 賢

ディープラーニング

それを克服するために ディープラーニングとなります!
つまり特徴 データを準備する必要がなくなったという事です!
これも順を追って見ていきます。

  1. 正解(りんご)と不正解(みかん・ぶどう) を準備する
  2. 自動で見分けるポイント(特徴)を決めてくれる(今回は色と形)
  3. 正解(りんご)と特徴(色と形)の関連性を見出す(学習)
  4. 分類器(学習済みモデル)が出来上がる

2で「う~ん、色と形で見分けますか!」てな感じで
見分けるポイントを自動的に決めてくれるわけです!

ただしその分の計算量が増えたと考えると
莫大な計算リソース
大量の学習データ
が必要になってきます。

MEMO
表現はこちらの本を参考にさせていただいております。
今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング)
画像認識プログラミングレシピ (著)川島 賢

生成AI

そしてディープラーニングの仲間として生成AI誕生します!

これでまず AI というのが身近になったんですよね。
これまでのところは専門的で手が届かなかった。
でも生成AI というのは使い方も簡単だからすごくAIが身近になった。

でも身近になったのは生成AIだけです。
それまでのAIが身近になったわけではありませんよね。

で話を戻して
りんごを見分けるという話しでしたが
生成 AI の主な仕事は「生成」ですから
「この世にない新しいりんご」の画像を生成するが本職です。

でも今の生成AIには 画像認識 も 拡張(目が付いた)されています!
そうなると 一般的なものなら 識別ができます。りんごとか。
逆に 特化したものっていうのは 識別 難しいと思います。
例えば 医療の画像で「ここに腫瘍があるかないか?」みたいなのは厳しいと思います。

逆にそういう特化したものはディープラーニングが向いています。
ディープラーニングっていうのは 特化した 限定的なデータを使って学習させている。
そこに特化しているんですよね。

逆に生成AI っていうのは 一般的な内容を学習しているので
画像認識を拡張すれば(目を持たせれば)理解できるんですけど
一般的な内容を認識できるというような感じかなと思います。

かじむー

ここまでくると何か違和感出てこない?

生成AIで何でも出来ると思ってない?

生成AIは完璧ではないということです。

業務でいろいろ使おうと AI を使っていこうと
そんな風潮になっているんですけど
まず 生成AI しか 身近になっていないと思っています!

でも 確かに 生成AI っていうのは革新的ですし
時代が変わるようなめちゃめちゃ大きい変化だと思います!
先にマスターすれば優位になるんじゃないかなと思います!

だけど
生成AI が苦手なことを押し付けてないか?と。

現場で見てきて ルールベースで解決できるようなことに
生成 AI をぶち込んで
「結果が安定しないんだ」ていう風に言ってる現場も見ました。
当たり前かなと思います。

なぜこんな状態が起きたりするのか?

生成AIに少し盲目的になっていると思います。

これは結構 世間の過剰なニュースに踊らされているんじゃないかな。

少し ちょっと偉そうなことを言ってしまったんですけど

こういうのはいわばパフォーマンスです!
だから パフォーマンスに惑わされるんじゃなくって

どう使っていくのか?

やはり 根本的に見ていく必要が
そして見極めていく必要があると思います!

そんな考え方のベースになれると良いなと思っています!

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