「生成系AI(Generative AI)の特徴と歴史」についてご紹介
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今回は、「生成系AI(Generative AI)の特徴と歴史」についてご紹介します。
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「生成系AI(Generative AI)」とは
| 生成系AIの特徴 | ||
| 項目 | 説明 | 詳細 |
| 新しいコンテンツを 生成する能力 |
画像、テキスト、音声、動画など様々なモダリティにおいて、 与えられたデータやプロンプトから新しいコンテンツを生成することができます。 |
例： 文章から画像を生成、 音楽を生成、台本を生成 |
| ディープラーニングに基づく | ディープラーニング(深層学習)によって構築された機械学習モデルです。 大量のデータから複雑なパターンを学習し、 それを基に新しいコンテンツを生成します。 |
学習データの量と質が生成される コンテンツの品質に大きく影響します。 |
| 創造的な表現が可能 | 学習したパターンから絵柄、言い回し、雰囲気など、 従来は言語化が難しかった概念を創造的に表現することができます。 |
独創的なアイデアを生み出すことも可能ですが、 倫理的な問題や偏りのない生成など課題もあります。 |
| 言語によるコントロール | ユーザーからの自然言語の指示やキーワードに応じて、 それに沿ったコンテンツを生成することが可能です。 |
生成されるコンテンツの品質は、 指示の明確性や詳細さに左右されます。 |
| マルチモーダル対応 | 画像、テキスト、音声、動画など、 様々なモダリティに対応した生成AIモデルが開発されています。 |
複数のモダリティを組み合わせた生成も可能ですが、 技術的な難易度が高く、データ量も膨大になります。 |
生成系AIの特徴
生成系AIは、画像、テキスト、音声、動画など様々なモダリティにおいて、与えられたデータやプロンプトから新しいコンテンツを生成することができます。
生成系AIは、ディープラーニング(深層学習)によって構築された機械学習モデルです。大量のデータから複雑なパターンを学習し、それを基に新しいコンテンツを生成します。
生成系AIは、学習したパターンから絵柄、言い回し、雰囲気など、従来は言語化が難しかった概念を創造的に表現することができます。
ユーザーからの自然言語の指示やキーワードに応じて、それに沿ったコンテンツを生成することが可能です。
画像、テキスト、音声、動画など、様々なモダリティに対応した生成AIモデルが開発されています。
例
テキスト生成: GPT-3、LaMDA、PaLM 2など
音声生成: Wavenet、Whisper、HiFi・GANなど
動画生成: Disco Diffusion、Imagen、Synthesiaなど
生成系AIは従来のAIとは異なり、人間に近い創造的な表現を可能にする革新的な技術です。しかし同時に、著作権や倫理的課題など、新たな問題も生じています。生成系AIの特性を理解し、倫理的かつ効果的に活用することが重要となります。
生成系AIの歴史
| 生成系AIの歴史 | |
| 年代 | 主な出来事 |
| 1950年代 | ・ AI概念提唱 ・ 推論・探索アルゴリズム研究開始 チャットボットELIZA登場 |
| 1980年代 | ・ ニューラルネットワーク研究活発化 ・ オートエンコーダーなど生成モデル基礎築かれる |
| 2000年代前半 | ・ ディープビリーフネット提案 ・ 深層学習実用化研究進む |
| 2014年 | ・ 生成敵対ネットワーク(GAN)登場 ・ 高品質画像生成可能に |
| 2017年 | ・ トランスフォーマーモデル登場 ・ 自然言語生成高度化 |
| 2018年 | ・ GPT(Generative Pre-trained Transformer)発表 ・ 大規模言語モデル実用化 |
| 2022年 | ・ ChatGPT公開 ・ 生成系対話AI一般に知られる |
1950年代 ・ AI研究の黎明期
・1960年代にチャットボットELIZAが登場し、生成系AIの端緒となりました。
1980年代 ・ ニューラルネットワークの発展
・オートエンコーダーなどの生成モデルの基礎が築かれました。
2000年代前半 ・ 深層学習の台頭
2014年 ・ 生成敵対ネットワーク(GAN)の登場
・生成系AIの画期的な進化の一里塚となりました。
2017年 ・ トランスフォーマーモデルの登場
・自然言語生成の高度化に大きく貢献しました。
2018年 ・ GPT(Generative Pre-trained Transformer)
2022年 ・ ChatGPTの公開
このように、生成系AIは1960年代のチャットボットに端を発し、ニューラルネットワーク、深層学習、GANなどの技術革新を経て発展を遂げてきました。特に2010年代以降の進化が目覚ましく、今やテキスト、画像、音声など様々なモダリティでの生成が可能になっています。
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