人工知能
生成AI、機械学習、深層学習
MicrosoftのCopilotは優秀ですね。
自然言語を解釈して、何らかの答えを持ってきてくれます。聞き方次第ではありますが、なんとなく、機械との対話が成立しているような雰囲気があります。
CopilotはEdgeに搭載されていますし、OSにも搭載されています。
Bingで検索した結果をそれっぽく文章にして返してくれます。
引用元も教えてくれるので、詳しく知りたければそちらを調べればよいわけですね。
人工知能を200文字で説明すると？
人間の知能をコンピューターによって人工的に再現しようとする技術です。大きな概念です。
最近話題になっている生成AIは、人工知能の考え方にある機械学習の技術を利用して、新しいコンテンツらしきものを作り出せることがポイントでしょう。
人工知能とは、計算機科学の一分野であり、言語理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術です¹。人工知能は、機械学習や画像・音声認識、推論、予測により、状況に応じて最適な行動を選択します². 人工知能は、人間の知能を模倣することで、人間が行うような複雑なタスクを自動化することができます。¹ 人工知能は、医療、金融、自動運転、製造業、教育、エンターテインメントなど、多くの分野で活用されています².
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) 人工知能 – Wikipedia. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD.
(2) 人工知能（AI）とは？わかりやすく解説!. https://crystal-method.com/topics/artificial-intelligence/.
(3) AIってなに？：文部科学省. https://www.mext.go.jp/kids/find/kagaku/mext_0008.html.
(4) AI（人工知能）とは一体？わかりやすく特徴や機能を解説 …. https://www.tryeting.jp/column/6369/.
(5) 人工知能（AI）とは？具体例付きでわかりやすく簡単に解説 …. https://udemy.benesse.co.jp/data-science/ai/what-is-ai.html.
機械学習を200文字程度で説明して
機械学習では、教師データありの学習だけでなく、教師データがなくても学習は可能で、大量のデータからパターンを導き出させることもできるのです。
機械学習とは、コンピュータが大量のデータから自動的に学習し、その学習結果を利用して新しい問題を解決する技術です¹²³。機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの種類があります。機械学習は、ビジネス、医療、製造業、金融、エンターテインメントなど、多くの分野で活用されています¹²³。
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) 機械学習とは？できることや事例を初心者向けにわかりやすく …. https://www.sejuku.net/blog/11595.
(2) 初心者向けガイド：機械学習とは何か – 基礎から応用例まで …. https://realine.me/11660/.
(3) 機械学習とは？定義から学習手法・5つのアルゴリズム・活用 …. https://ainow.ai/2019/11/26/180809/.
(4) 機械学習 – Wikipedia. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92.
生成AIとは何かを分かりやすく教えて
新しいコンテンツを生成してくれる人工知能が「生成AI」と呼ばれるわけです。
当然、まったく新しいものが生み出されるかというと、それはまた難しいのだと思います。生身の人間も、それまでの経験などから得たあれこれをいくつか組み合わせることで、新しい何かを生み出しているわけです。
生身の人間だと、先入観やらあいまいな記憶やらで気付かないような組み合わせがありますが、コンピューターなら人間が気付かないような組み合わせも導き出せるということです。
生成AIとは、訓練データを学習し、それに似たデータを生成できるAI技術です¹. 生成AIには、テキスト、画像、動画、音声などの種類があります¹². 生成AIは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などの手法を用いて、訓練データから新しいデータを生成します¹²³. 生成AIは、多くの分野で活用されています。例えば、文章の自動生成、画像の自動生成、音声の自動生成、映像の自動生成などがあります¹²³⁴.
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) 生成AIとは何か？仕組みやできることをAI専門家がわかりやすく …. https://weel.co.jp/media/generative-ai.
(2) 生成AI | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI). https://bing.com/search?q=%e7%94%9f%e6%88%90AI%e3%81%a8%e3%81%af%e4%bd%95%e3%81%8b.
(3) 生成AIとは何か。どのようなインパクトをもたらすか。| BCG. https://www.bcg.com/ja-jp/capabilities/artificial-intelligence/generative-ai.
(4) 生成的人工知能 – Wikipedia. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD.
(5) 生成AIとは？AIとの違いやデメリット、問題点を簡単にわかり …. https://www.salesforce.com/jp/resources/articles/business/generative-ai/.
Copilotは生成AIですか？
Copilotが生成AIです。
今回は、Copilotの回答を引用しまくっています。
Microsoft Copilotは、Microsoft 365アプリケーションに実装された生成AI機能です¹²³. Copilotは、自然言語処理技術を用いて、ユーザーが入力したテキストに基づいて、自動的にコードを生成することができます¹²³. Copilotは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法を用いて、訓練データから新しいデータを生成します¹²³. Copilotは、ビジネス、製造業、金融、エンターテインメントなど、多くの分野で活用されています¹²³. つまり、Copilotは生成AIの一種です。
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) Microsoft Copilot | Microsoft AI. https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot.
(2) 生成AIによる業務効率化の急先鋒「Microsoft 365 Copilot」まとめ. https://forest.watch.impress.co.jp/docs/special/1542508.html.
(3) マイクロソフト、Copilotを活用した生成AI機能を一挙紹介 – PC Watch. https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1554231.html.
(4) Windows 11の「Copilot」（コパイロット）とは？ 会話形式で …. https://dekiru.net/article/24725/.
(5) マイクロソフトの「コパイロット」とはなにか OpenAIとの依存と …. https://www.watch.impress.co.jp/docs/series/nishida/1549828.html.
Siriは生成AIですか？
AppleのSiriは、音声アシスタントという分類にしているようです。
機械学習の技術を利用して、ユーザーのいろいろをサポートしてくれる機能です。
Siriは、Appleが提供する音声アシスタントであり、生成AIではありません⁴. Siriは、機械学習技術を利用して、音声認識、自然言語処理、音声合成などの機能を提供しています⁴. Siriは、Appleのデバイス（iPhone、iPad、Macなど）に組み込まれており、音声による情報検索やデバイスの制御など、特定のタスクをサポートすることが主な目的です⁴. 一方、生成AIは、訓練データを学習し、それに似たデータを生成できるAI技術です¹. 生成AIは、文章、画像、動画、音声などの種類があり、多くの分野で活用されています¹²³⁴.
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) 「Siri」と「AI」の関係を整理する （1/3 ページ） – ITmedia. https://www.itmedia.co.jp/mobile/articles/1706/04/news012.html.
(2) 「ChatGPT」アプリの登場で“生成AIとSiriの関係”はどう変わる …. https://www.itmedia.co.jp/mobile/articles/2306/03/news051.html.
(3) AppleのSiri、生成型AIによって新たな次元へ―対話能力と …. https://bing.com/search?q=Siri+%e7%94%9f%e6%88%90AI.
(4) Apple、ChatGPTのようなAIを開発中か。将来的にはSiriに搭載 …. https://iphone-mania.jp/news-528537/.
(5) Appleが生成AIの取り組みを加速、スマートなSiriを2024年に発表か. https://news.mynavi.jp/techplus/article/20231024-2800630/.
Cortanaは生成AIですか？
Cortanaさんもアシスタントです。
が、すでにサポート終了しております。残念です。
Cortanaは、Microsoftが開発したAIアシスタントです。Cortanaは、音声認識、自然言語処理、生成AIなどの技術を利用して、ユーザーの質問に答えたり、タスクを実行したりすることができます。ただし、Cortanaは、2023年にサポートが終了し、後継のAIアシスタント機能「Copilot in Windows」がリリースされました¹². Copilot in Windowsは、大規模言語モデルを利用しており、Windows 11と10に新たなアシスタント機能として追加されました。Copilot in Windowsは、Windows上で利用できるAIアシスタント機能であり、Microsoftアカウントさえあれば、Windowsの標準機能として無料で使えます¹².
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) Windowsで使える生成AI活用のアシスタント機能「Copilot in …. https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2312/29/news068.html.
(2) Cortana後継の「Windows Copilot」は、大規模言語モデル …. https://bing.com/search?q=Cortana+%e7%94%9f%e6%88%90+AI.
(3) Cortana後継の「Windows Copilot」は、大規模言語モデル …. https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1502760.html.
(4) Microsoft、WindowsにおいてCortanaサポート終了を発表 …. https://news.mynavi.jp/techplus/article/20230604-2695255/.
(5) 廃止間近の「コルタナ」、ようやくアンインストール可能に …. https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1522141.html.
Googleは生成AIを開発していますか？
Microsoftの話ばかりしてきましたが、Googleも生成AIを開発しています。
2023年12月に公表されたコンセプト動画が話題になりました。
はい、Googleは生成AIを開発しています¹。2023年12月には、Google Japan Blogによると、Googleは「Gemini」という最大かつ高性能なAIモデルを発表しました¹。また、Google Cloudのクラウドサービス全般で生成AIを使えるようにする計画があります²。Google Cloudのクラウドサービスには、生成AIを組み込める「Duet AI」があり、グループウェア「Google Workspace」やローコード開発ツール「AppSheet」などをサポートしています²。また、クラウド型AI開発プラットフォーム「Vertex AI」でも生成AI機能が使えるようになる予定です²。¹²
ご質問ありがとうございました！
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) Google Japan Blog: 最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 …. https://japan.googleblog.com/2023/12/gemini.html.
(2) Google Workspaceで生成AIが利用可能に – IT Leaders. https://it.impress.co.jp/articles/-/24834.
(3) Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！パート 0 …. https://zenn.dev/google_cloud_jp/articles/google-cloud-generative-ai.
(4) 電撃発表、グーグルが｢全力開発｣した生成AI｢Gemini｣の全貌 …. https://www.businessinsider.jp/post-279519.
生成AIの代表的なサービスを教えて
生成AIの代表格は「Chat GPT」でしょう。まるでGPTが生成AIの代名詞のように語られたりもしますが。
それ以外にもたくさんの生成AIサービスがあります。
群雄割拠状態なのです。
AIの生成に関する代表的なサービスとしては、以下のものがあります:
- GPT-3: OpenAIが開発した自然言語処理のAIモデルで、文章を生成することができます⁴.
- DALL-E: OpenAIが開発した画像生成AIで、テキストの説明に基づいて画像を生成することができます⁴.
- CLIP: OpenAIが開発した画像とテキストの両方を扱えるAIで、画像とテキストの関連性を学習することができます⁴.
- Deep Dream: Googleが開発した画像生成AIで、画像を変換して幻想的な画像を生成することができます.
- Waifu2x: 画像の解像度を高めることができるAIで、アニメーションの画像処理に特化しています.
以上のようなAIサービスがあります。⁴
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) 生成AIおすすめサービス9選！特徴をわかりやすくご紹介 | 起業 …. https://sogyotecho.jp/generation-ai-service/.
(2) 【2020年版】最新の業界別AI（人工知能）サービスをまとめて …. https://aizine.ai/ai-service0310/.
(3) 【国内・世界編】AIに強みがある企業の売上ランキング | 大手5 …. https://reashu.com/aikigyou-ranking/.
(4) 身近なAI（人工知能）とは？日常生活で使われている例を解説 …. https://coeteco.jp/articles/10158.
(5) 生成AIの種類とは？それぞれの特徴＆おすすめのサービス15選 …. https://sogyotecho.jp/seiseiai-syurui/.
どうしてこれだけお礼を言われたんだろう。。ｗ
人工知能の技術構成要素を教えて
人工知能を語ると、いろいろなキーワードが登場してきます。
インプットやアウトプットのところはいいんですけど。。
データ解析のところで、機械学習、深層学習（ディープラーニング、ニューラルネットワーク）などなど。
人工知能の技術構成要素は、大きく分けて以下の4つです¹:
- データのインプット: どのようなデータをインプットして学習させるのかが、AI技術の入口です。
- データの解析方法: データをどのように解析するかが、AI技術の中核です。代表的な解析方法には、ルールベース、機械学習、深層学習があります。
- アウトプットの方法: 解析したデータをどのようにアウトプットするかが、AI技術の出口です。代表的なアウトプット方法には、自然言語処理、画像処理、音声処理、ロボット制御などがあります。
- 使い道の検討: AI技術をどのように活用するかが、AI技術の目的です。代表的な使い道には、自動運転、医療、金融、製造業、サービス業などがあります。
以上が、人工知能の技術構成要素についての概要です¹。もし、より詳細な情報が必要であれば、参考文献¹をご覧ください。
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) AI（人工知能）技術を1からわかりやすく解説。AIとは何かから …. https://tech-camp.in/note/technology/56290/.
(2) AIを支える3要素とは？機械学習、ニューラルネットワーク …. https://clicccar.com/2020/08/29/1007605/.
(3) 人工知能 – Wikipedia. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD.
(4) 今さら聞けない「AI」ーひとまずおさえておきたい「AI技術」の …. https://seikatsusha-ddm.com/article/03276/.
深層学習とは何ですか
かなりざっくり言えば、コンピューターによって、大量データの中からパターンを導き出す試みです。
学習の目的によって最適な方法を選ぶことになるのだと思います。
深層学習とは、機械学習の一種で、人工ニューラルネットワークを用いた学習アルゴリズムのことです¹。Deep Learning（深層学習）は、大量のデータをもとに自動で特徴量を抽出し、学習していくAI技術です⁵。Deep Learning（深層学習）は、画像認識、音声認識、翻訳などの分野で利用されています³。Deep Learning（深層学習）は、教師あり学習、教師なし学習の2つに分けられます¹。教師あり学習では、あらかじめ「これは正解」「これは不正解」など区分されたデータを読み込ませることで、特徴を学習させます。それに対し、Deep Learning（深層学習）は「教師なし学習」にあてはまります。正解がないデータをDeep Learning（深層学習）が分析し、自ら特徴を見つけ出すことができるのです¹。Deep Learning（深層学習）は、人間の脳の構造を模したニューラルネットワークを用いた機械学習の一つの手法で、ディープラーニングとも呼ばれます²。Deep Learning（深層学習）は、多数の「ニューラルネットワーク」によって支えられています。ニューラルネットワークを多層化した構造になっており、複雑なデータの特徴をより深く学習することが可能です²。¹²³⁵
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) 初心者でもわかる！deep learning（深層学習）とは何か …. https://aizine.ai/what-is-deep-learning0920/.
(2) ディープラーニング（深層学習）とは？基本と実用例・応用例 …. https://www.agaroot.jp/datascience/column/deep-learning/.
(3) ディープラーニング – これだけは知っておきたい3つのこと …. https://jp.mathworks.com/discovery/deep-learning.html.
(4) 深層学習（ディープラーニング）をわかりやすく解説！機械 …. https://www.dsk-cloud.com/blog/easy-to-understand-deep-learning.
(5) 【初心者向け】ディープラーニング（深層学習）とは何か？ – AI …. https://aiacademy.jp/media/?p=179.
ニューラルネットワークとは何か200文字程度で教えて
深層学習をさらに細かく考えると、ニューラルネットワークとかいったキーワードも登場します。
ニューラルネットワークは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したものの組み合わせのことです¹²³。ニューラルネットワークは、人間の脳のしくみから着想を得たもので、脳機能の特性のいくつかをコンピュータ上で表現するために作られた数学モデルです¹²³。入力層、出力層、中間層（隠れ層とも呼ばれる、入力層と出力層の間にある層）の3つの層から構成されています¹³。ニューラルネットワークは、音声や画像などのパターンを認識する際に活用されます³。¹²³
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) ニューラルネットワークとは？人工知能の基本を初心者向けに …. https://udemy.benesse.co.jp/data-science/ai/neural-network.html.
(2) ニューラルネットワークとは？人工知能の基本を初心者向けに …. https://bing.com/search?q=%e3%83%8b%e3%83%a5%e3%83%bc%e3%83%a9%e3%83%ab%e3%83%8d%e3%83%83%e3%83%88%e3%83%af%e3%83%bc%e3%82%af%e3%81%a8%e3%81%af%e4%bd%95%e3%81%8b.
(3) ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、学習手法や活用 …. https://www.eaglys.co.jp/news/column/neuralnetwork/.
(4) ニューラルネットワークとは – 意味をわかりやすく – IT用語辞典 …. https://e-words.jp/w/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF.html.
人工知能を活用するメリットは？
人工知能と言われて、よく分からない技術の集合で腰が引けるかもしれませんが、あくまでも道具です。トンカチやハサミなどといっしょですよ。人間が活用してこその道具です。
人工知能を活用することで、以下のようなメリットがあります¹²³⁴⁵:
- 生産性の向上: 人工知能により、自動化されたプロセスによって、人間が行うことができる作業を効率的に処理できます。
- 労働負担の軽減: 人工知能により、単純な作業やルーチンワークを自動化することで、人間の負担を軽減できます。
- 精度の向上: 人工知能により、高度なデータ分析や予測が可能になります。これにより、より正確な意思決定が可能になります。
- 新しいビジネスの創出: 人工知能により、新しいビジネスモデルやサービスが生み出される可能性があります。
- 顧客満足度の向上: 人工知能により、顧客のニーズを正確に把握し、より適切なサービスを提供することができます。
- 教育の効率化: 人工知能により、学習者の理解度や進捗状況を把握し、より効率的な学習を実現することができます。
以上が、人工知能を活用することで得られるメリットの一部です。
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) AIが与えるメリットとデメリット9つと、AI活用の具体例3例 | 侍 …. https://www.sejuku.net/blog/115073.
(2) 人工知能を活用する6つのメリットとは？結局、AIは何をして …. https://bing.com/search?q=%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e7%9f%a5%e8%83%bd%e3%82%92%e6%b4%bb%e7%94%a8%e3%81%99%e3%82%8b%e3%83%a1%e3%83%aa%e3%83%83%e3%83%88.
(3) AI（人工知能）活用におけるメリット・デメリット – Domo. https://www.domo.com/jp/glossary/advantages-and-disadvantages-of-ai.
(4) 【完全版】AIのメリット・デメリットを解説！活用法や具体例7 …. https://www.dsk-cloud.com/blog/merits-and-demerits-of-ai.
(5) 人工知能を活用する6つのメリットとは？結局、AIは何をして …. https://www.cloud-for-all.com/azure/blog/6-advantages-of-ai.html.
人工知能を利用するデメリットは？
デメリットで話題になるのは、責任の所在やブラックボックスであることや情報漏えいリスクだと思います。
身の回りでは、特にファクトチェックが話題です。ときどき噓を回答してきてしまう可能性があるのです。
雇用の減少は、特定分野でそのようなことがあったとしても、新しい職種が生まれるとか、完全な代替が難しいとかいったことで、あまり大きな問題とは思えないんですよね。。
人工知能を利用することによるデメリットは以下のように挙げられます¹²³:
- 雇用の減少
- 情報漏洩のリスク
- リスクマネジメントが困難
- 責任の所在が不明確
- 思考プロセスがブラックボックス化
- 支出の増加
一方で、人工知能を活用することによるメリットは以下のように挙げられます¹²³:
- 学習の効率化
- 成績を正確に分析
- 質の高いカリキュラムの作成
- 労働の負担の軽減
- 生産性を上げる
人工知能を利用することによるメリットとデメリットは、その活用方法によって異なります。人工知能を活用する際には、そのメリットとデメリットを把握し、適切に活用することが重要です。
メリットも伝えてくるところがニクイです。
ソース: Bing との会話 2024/1/16
(1) AIが与えるメリットとデメリット9つと、AI活用の具体例3例 | 侍 …. https://www.sejuku.net/blog/115073.
(2) AI・人工知能の導入によって生まれるメリット・デメリットや …. https://bing.com/search?q=%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e7%9f%a5%e8%83%bd%e3%82%92%e5%88%a9%e7%94%a8%e3%81%99%e3%82%8b%e3%83%87%e3%83%a1%e3%83%aa%e3%83%83%e3%83%88.
(3) AI（人工知能）活用におけるメリット・デメリット – Domo. https://www.domo.com/jp/glossary/advantages-and-disadvantages-of-ai.
(4) 【完全版】AIのメリット・デメリットを解説！活用法や具体例7 …. https://www.dsk-cloud.com/blog/merits-and-demerits-of-ai.
(5) AI・人工知能の導入によって生まれるメリット・デメリットや …. https://aismiley.co.jp/ai_news/what-are-the-disadvantages-of-introducing-ai-and-artificial-intelligence/.
人工知能を活用するかどうかは人間が考えること
人工知能はあくまでも道具です。
どのように活用するかは生身の人間が考えるわけです。戦う相手ではないはずです。
シンギュラリティで暴走とか、ありますかね？ｗ
人工知能に人間が使われるときが来るかもしれないという心配があるかもしれませんが。情報技術がなくても生きることは可能ですよね。
2045年をお楽しみに。
