AIの基本
人工知能（AI）とは？
AIの定義に関して、以下は権威ある組織や名門大学からの引用です：
IBM:
Artificial intelligence, or AI, is technology that enables computers and machines to simulate human intelligence and problem-solving capabilities.
人工知能、またはAIとは、コンピュータや機械が人間の知能や問題解決能力をシミュレートする技術です。
Source: https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence
Stanford HAI (2020):
Artificial Intelligence (AI), a term coined by emeritus Stanford Professor John McCarthy in 1955, was defined by him as “the science and engineering of making intelligent machines”. Much research has humans program machines to behave in a clever way, like playing chess, but, today, we emphasize machines that can learn, at least somewhat like human beings do.
人工知能（AI）という用語は、1955年にスタンフォード大学名誉教授のジョン・マッカーシーによって造られました。彼はAIを「知的な機械を作る科学と工学」と定義しました。多くの研究は、チェスをするような賢い振る舞いをする機械を人間がプログラムすることに焦点を当ててきましたが、今日では、人間のように学習できる機械に重点を置いています。
Source: https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2020-09/AI-Definitions-HAI.pdf
MIT Technology Review:
AI is a catchall term for a set of technologies that make computers do things that are thought to require intelligence when done by people. Think of recognizing faces, understanding speech, driving cars, writing sentences, answering questions, creating pictures.
AIとは、人間が行う場合に知能を必要とすると考えられることをコンピュータにさせる技術の総称です。顔認識、音声理解、車の運転、文の作成、質問への回答、絵の作成などを考えてみてください。
Source: Will Douglas Heaven from MIT Technology Review published on July 10, 2024
Google:
Artificial intelligence is a field of science concerned with building computers and machines that can reason, learn, and act in such a way that would normally require human intelligence or that involves data whose scale exceeds what humans can analyze.
人工知能とは、通常人間の知能を必要とする、または人間が分析できるデータの規模を超えるような推論、学習、行動ができるコンピュータや機械を構築することに関心を持つ科学の分野です。
Source: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence
McKinsey & Company
Artificial intelligence is a machine’s ability to perform some cognitive functions we usually associate with human minds.
人工知能とは、通常人間の心と関連付けられる認知機能を機械が実行できる能力のことです。
Source:
AIの重要な概念
ChatGPTや大規模モデルのような一般的に使用されるツールは、どのカテゴリーのAIに該当するのでしょうか？以下の図はその説明を明確に示しています： AI分野のこれらの重要な用語を理解することで、AIの理解が大いに向上し、AIのさまざまな領域を迅速に把握することができるでしょう。
機械学習 Machine Learning (ML)
データに基づいて学習し、予測を行うアルゴリズムを訓練することを含むAIのサブセット。教師あり、教師なし、半教師ありのいずれかがあります。
ディープラーニング Deep Learning
多層のニューラルネットワークを用いる機械学習の専門的な形態。画像や音声などの大量のデータを処理するのに優れています。
自然言語処理 Natural Language Processing (NLP)
コンピュータと人間の言語を通じた相互作用に焦点を当てています。機械が人間の言語を理解し、解釈し、生成することを可能にします。
コンピュータビジョン Computer Vision
コンピュータに世界の視覚データを解釈し、意思決定を行うことを訓練します。顔認識や自動運転などのアプリケーションを支えます。
ロボティクス Robotics
自律的または半自律的にタスクを実行できるロボットの設計と作成を含み、さまざまなAI技術を統合します。
大規模言語モデル Large Language Models (LLM)
大量のテキストデータを学習して人間のような言語を理解し生成するAIモデル。例としてはGPT-3やBERTがあります。
AI生成コンテンツ AI-generated Content (AIGC)
AIシステムによるテキスト、画像、ビデオなどのコンテンツの作成。AIGCはマーケティング、エンターテインメント、ジャーナリズムなどの分野で使用されます。
生成AI Generative AI (GenAI)
画像、ビデオ、音楽、テキストなどの新しいコンテンツを生成する能力を持つAIシステムを指します。
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