基礎概念
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人工知能(AI)
説明
人間の学習・推論・問題解決の能力をコンピューターで再現する技術全般を指す、最も広い概念です。機械学習とディープラーニングはそれを実現する代表的な手法です。
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機械学習
説明
ルールを一つひとつプログラムする代わりに、大量のデータを学習して自らパターンを見つけ出し、予測できるようにする人工知能の中核的な手法です。
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ディープラーニング
説明
人間の脳の神経回路網を模した人工ニューラルネットワークを何層にも重ねて学習する機械学習の手法で、画像認識や自然言語処理の性能を大きく向上させました。
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アルゴリズム
説明
ある問題を解決するための段階的な手順やルールのことです。AI分野では、データを学習し予測を行う具体的な計算方法を指します。
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学習データ(データセット)
説明
AIモデルがパターンを学習するために使う大量のデータ集合です。データの量と質がAIの性能を左右する重要な要素とされています。
生成AI
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生成AI
説明
既存のデータを学習して、文章・画像・音楽・映像など全く新しいコンテンツを作り出す人工知能です。ChatGPTや画像生成AIが代表例です。
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大規模言語モデル(LLM)
説明
Large Language Modelの略で、膨大なテキストデータを学習し、人間と自然に会話したり文章を作成したりできる超大型のAI言語モデルを指します。
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プロンプト
説明
生成AIから望む結果を得るために入力する指示文や質問のことです。プロンプトを巧みに作成する技術は「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれます。
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ディープフェイク
説明
ディープラーニング技術を使って特定人物の顔や声を非常に精巧に合成した偽の映像・音声コンテンツです。利便性がある一方、悪用の懸念が社会的な問題として議論されています。
AIの課題・倫理
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AIハルシネーション(幻覚)
説明
AIが事実でない情報をもっともらしく作り出し、あたかも真実であるかのように答える現象です。生成AIを使う際に結果を必ず検証すべき理由の一つです。
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AIバイアス
説明
学習データに含まれる偏見や不均衡がそのままAIの判断に反映され、特定の集団に不利だったり偏った結果を出したりする現象を指します。
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AIと著作権問題
説明
生成AIが著作権のある資料を学習し、それに似た結果物を作り出す過程で、原著作者の権利をどう保護するかについての議論が世界的に続いています。
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汎用人工知能(AGI)
説明
Artificial General Intelligenceの略で、特定の作業に特化した現在のAIを超え、人間のようにあらゆる分野で自ら考え学習できる未来の人工知能を指します。