生成型 AI の進化とその応用

公開: 2023-10-27

他の形式の人工知能と同様に、生成 AI は過去のデータからアクションを実行する方法を学習します。他の AI のように単にデータを分類したり識別したりするのではなく、そのトレーニングに基づいて、まったく新しいコンテンツ (テキスト、画像、さらにはコンピューターコード) を作成します。

今日の急速に進化する人工知能の世界では、生成 AI が中心的な役割を果たし、テクノロジー愛好家と業界専門家の両方の注目を集めています。

強力なアルゴリズムと高度な機械学習技術の台頭により、ChatGPT のようなアプリケーションが話題となり、見出しを飾り、世界中で会話を巻き起こしています。

ジェネレーティブ AI とは、単に既存のデータを分析するのではなく、新しいオリジナルのコンテンツを作成することに焦点を当てた AI の分野を指します。これにより、機械はテキスト、画像、さらには音楽など、人間のような行動や創造性を模倣したリアルで創造的な出力を生成できるようになります。

この画期的なテクノロジーは、コンテンツ作成、仮想アシスタント、ゲームなどを含むさまざまな業界にわたって可能性の世界を開きました。

ジェネレーティブ AI とは何ですか?

別のメール、記事、またはコード行を書く気分になれない日は誰にでもあります。 Generative AI は、創造的なプロセスをサポートします。

生成 AI は、教師なし学習アルゴリズムと半教師あり学習アルゴリズムを使用して、膨大な量のデータを処理して独自の出力を生成します。一例として、大規模な言語モデルを使用することで、コンピュータープログラムがテキストを簡単に理解し、新しいコンテンツを生成できるようになったことが挙げられます。

生成 AI の中核となるニューラルネットワークは、特定の画像やテキストの特徴を認識し、必要に応じてそれを発揮できます。

OpenAI の ChatGPT は、これらのより拡張的な生成 AI 言語モデルの中で最もよく知られています。フレーズや文などのテキストプロンプトが与えられると、ChatGPT はシーケンス内で次に論理的なテキストを自然言語で返します。

開発者は、ChatGPT にいくつかの例やプロンプトを表示するだけで、ChatGPT をプログラムできます。 ChatGPT を使用したことのあるほとんどの人は、その一貫した高品質な言語を作成できる能力に魅了されてきました。

生成 AI はどのように機能するのでしょうか?

生成 AI は、機械学習を使用して、インターネットから収集された膨大な量の視覚データまたはテキストデータを処理し、他のものの近くにどのものが表示される可能性が最も高いかを判断します。

生成 AI のプログラミング作業の多くは、AI の作成者が関心のある「もの」 (ChatGPT などのチャットボットの場合は単語や文章、DALL-E の視覚要素) を区別できるアルゴリズムの作成に費やされます。

しかし基本的に、生成 AI は、トレーニングされたデータの膨大なコーパスを評価し、そのコーパスによって決定される確率の範囲内にあるものでプロンプトに応答することによって出力を作成します。

生成 AI の歴史

生成 AI のエキサイティングな旅は、人工知能の先駆者たちがこの発展途上分野の可能性の調査に着手した 1950 年代と 1960 年代に見られるかもしれません。 AI 研究者は当初、人間の思考と意思決定のプロセスを再現できるルールベースのシステムを作成することに集中していました。

しかし、生成モデルの考え方は時間の経過とともに具体化し始め、音声認識、画像処理、自然言語処理 (NLP) などの多くの業界に革命をもたらしました。

ベイジアンネットワークやマルコフモデルなどの新しい生成モデルは、2000 年代の変わり目に利用できるようになり、ロボット工学とコンピュータービジョンが大幅に進歩しました。しかし、ディープラーニングの発明とその後の進歩により、生成 AI の水準が引き上げられました。

ディープニューラルネットワークテクノロジーにより、研究者やクリエイターは生成 AI において大きな進歩を遂げることができました。 2014 年の敵対的生成ネットワーク (GAN) の開発は、本物の人間が生成したコンテンツに似た、非常にリアルな画像、映画、さらには音声を生成する、1 つの重要なマイルストーンでした。

現在、生成 AI はさまざまな業界の多種多様なアプリケーションで使用されています。これは従来の芸術や創造性と考えられているものを超えており、魅惑的な音楽作品や魅力的なアートワークの作成を可能にしています。

さらに、企業が新鮮な商品を作成し、医療成果を向上させ、テクノロジーの使用方法を完全に変えることも可能になりました。テクノロジーの発展とデータの可用性の向上に伴い、生成 AI の分野はさらに成長し、創造性と発見の無数の機会が開かれる予定です。

生成モデルの使用法

1. テキストの生成

これは、コンテンツ作成における AI の受け入れの増加に最も貢献している生成 AI のアプリケーションです。個人も企業も、ChatGPT のような生成 AI テクノロジーを頻繁に使用しています。

新しいコンテンツの作成に必要な時間と労力は、生成 AI モデルを使用したテキスト生成によって削減されます。これは、組織が大量のコンテンツを迅速かつ効果的に作成する必要があるマーケティング活動に特に役立ちます。

さらに、これらのツールは、テキストベースのレポートの作成や複雑なビジネス計算の実行にも役立ちます。上の画像は、chatGPT を使用してプロンプトを通じて広告費用対効果を計算する例を示しています。同様に、ビジネスレポートや計算にも使用できます。

2. 感情分析

感情分析は生成 AI のもう 1 つの用途であり、ユーザーの感情や感情を判断するためのテキスト分析が含まれます。これは、自社の製品やサービスに対する顧客の感情を監視したい企業にとって役立ちます。

感情分析は、ソーシャルメディアの監視や市場調査などにも使用できます。書かれたテキストの背後にある感情を分析するのに役立つ生成 AI ツールの例を考えてみましょう。テキストの構文とコンテキストを分析して、感情が肯定的であるか否定的であるかを判断します。

3. 画像の生成と強化

生成 AI を使用して画像の生成と強化を行うことができます。このような生成 AI ツールは、機械学習アルゴリズムを使用して、抽象芸術から写真のようにリアルな風景まであらゆるものを作成します。さらに、ノイズの除去やカラーバランスの改善など、画質を向上させて画像を強化することもできます。

4. 動画作成

機械学習アルゴリズムを使用すると、生成 AI ツールはテキストプロンプトやデータ入力に基づいてビデオを作成することもできます。ビデオ作成機能は、広告、エンターテイメント、教育ビジネスに特に役立ちます。マーケティング担当者は、AI モデルに基づくツールを使用して、短い広告から長編映画まであらゆるものを作成することもできます。

5. コード生成

コード生成は、この素晴らしいテクノロジのもう 1 つの興味深い用途です。 GPT-3 のような生成 AI モデルは、さまざまなプログラミング言語の大量のコードでトレーニングして、新しいコードを作成できます。

AI 支援のコード生成を使用すると、Web サイトテンプレートの作成、API クライアントの構築、さらにはソフトウェアアプリケーション全体の開発のプロセスを自動化できます。最終的に、生成 AI モデルによって生成されたコードは、開発プロセスをスピードアップし、手動コーディングの必要性を減らすことができます。

簡単な例としては、テキストプロンプトを通じてプログラム可能なコマンドを作成できる Open AI の Playground があります。

6. 音声から音声への変換

音声から音声への変換は、ほとんどの生成 AI モデルの影響力のある機能です。これには、ある自然言語を別の自然言語にリアルタイムで変換することが含まれます。これは、言語の翻訳や通訳など、さまざまなアプリケーションに役立ちます。

7. テキスト読み上げの生成

テキスト読み上げ生成とは、自然言語処理を使用して、書かれたテキストを音声に変換することを指します。この機能により、オーディオブックの作成、音声アシスタントの構築などのタスクを自動化できます。

8. オーディオの生成

機械学習と深層学習モデルを使用すると、生成 AI を使用して新しいオーディオコンテンツを作成できます。数回クリックするだけで、AI モデルを使用して音楽から効果音、ナレーションまであらゆるものを作成できます。

9. 合成データの生成と拡張

合成データの生成には、元のデータセットの入力から一意のデータを作成することが含まれます。これは、機械学習モデルをトレーニングするのに十分なデータがない場合、または新しいデータを取得するのが難しい場合に役立ちます。

合成データは、新型の車や架空の生き物など、現実世界には存在しないオブジェクトの画像を生成できます。

たとえば、Dall-E は、トランスフォーマー、潜在表現モデル、CLIP などの複数のモデルを使用して、英語のフレーズをコードに変換します。さらに、このコードは画像を生成し、指定されたフレーズとの関連度に基づいて既存の画像をランク付けします。

生成 AI を強化するデータ

生成 AI の生成に使用される基本モデルと、生成 AI が作成する出力には、ビジネスの変更や生成 AI ツールの構築に利用するかどうかに関係なく、結果の品質と正確性を確保するために人間の入力が必要です。

さらに、生成 AI ソリューションでは、法律、医療、金融部門向けのアプリケーションなど、ドメイン固有のソリューションを作成するには人間の経験が必要です。

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