AIの話題はどこにでもある。そして、なぜそうであってはならないのか？
まだそうなっていないとしても、電子メールの書き方から自動運転車の設計に至るまで、すべてを変えようとしている。
しかし、大げさな宣伝文句と見出しの間で、多くの人はAIの本質とその仕組みにまだ気づいていない。
それこそが、専門用語に溺れることなく、このガイドがカバーしていることなのだ。
最後には、AIがどのようにあなたが毎日使っているツールに力を与えているのか、その概念と基本を理解することができるだろう。
始めよう。
要点
- AIとは、我々が通常人間の知性から連想するようなタスクをこなし、訓練された機械を作り出す科学である。
- AIはデータを取り込み、アルゴリズムで処理し、予測を立て、失敗から学び、時間をかけて改善することで機能する。
- 現在のAIのほとんどは、特定のタスクのために構築された狭い範囲のAIであり、分野を超えて人間の能力に匹敵する一般的なAI（AGI）は、まだ概念にすぎない。
- ジェネレーティブAIは、ディープラーニング（深層学習）を使って、プロンプトに応じて新しいテキスト、画像、音声、動画、さらにはコードを作成する。
AIは何のためにあるのか？
AIとは人工知能の略で、我々が通常人間の脳を必要とすると考えるようなことを、機械が行う能力のことを指す：
- 知覚
- 推論
- 学習
- 世界との交流
- 問題解決
- 創造性の輝きを見せる
そのような能力を持つAIに、知らず知らずのうちに遭遇しているのではないだろうか。
例えば、Siriに質問したり、単にコミュニケーションをとったりしているとき、あなたはAIとチャットしていることになる。
もうAIがあなたのテキストを検出する心配はありません。 Undetectable AI あなたを助けることができる：
- AIがアシストする文章を出現させる 人間らしい。
- バイパス ワンクリックですべての主要なAI検出ツール。
- 用途 AI 無事に そして 堂々 学校でも仕事でも。
あるいは、ウェブサイトのチャットボットとチャットするとき、あなたがどのページで立ち往生しているかをなぜか正確に把握している？これもAIだ。
しかし、AIが音声を認識し、画像を識別し、人間の言葉を理解し反応できるのはなぜだろうか？
これは、多くのアルゴリズム、モデル、そして非常に高度な数学によって行われる。
AIの構成要素には次のようなものがある：
- 機械学習
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
- 自然言語処理
人間の知性 vs 機械の知性
AIは良くなってきているが、まだ我々と同等ではない。
我々はそれを知っている。 チューリング・テストに合格したAIツールは今のところないこれは、機械が説得力を持って人間のように会話できるかどうかを見る方法である。あるいは、機械が考えることができるかどうかを確認する方法である。
人間のように文脈やニュアンス、意味を真に理解するAIには、まだまだ遠い道のりだ。
ほとんどの専門家は、そのようなAIを構築するのは何十年も先のことだと考えている。また、実現しないかもしれないと言う人もいる。
たしかに、ChatGPTやDALL-Eのような生成AIツールは驚くべきことをやってのけるが、その中身は基本的に予測マシンだ。
言い換えれば、これらのツールは膨大なデータセットに基づいて訓練されており、あなたのリクエストに対する最も可能性の高い回答を、驚くほどの精度で推測することができる。
それは便利で、時には不気味ですらあるが、人間の知性とは違う。
AIの歴史
考える機械」という概念は古代の哲学にまで遡ることができるが、AIの近代的な歴史は20世紀半ばに始まる。
以下の表は、AIの発展における最も重要なマイルストーンをまとめたものである：
| 年 | マイルストーン |
| 1950 | アラン・チューリングが出版 計算機と知能 とチューリング・テストを提案する。 |
| 1956 | ジョン・マッカーシーがダートマス会議で「人工知能」という言葉を生み出す。 について 最初のAIプログラム、ロジック・セオリストが作成される。 |
| 1967 | フランク・ローゼンブラットは、試行錯誤による機械学習を実証した初期のニューラルネットワーク、マーク1パーセプトロンを開発。 |
| 1980 | バックプロパゲーションは、ニューラルネットワークの学習に広く使われるようになった。 |
| 1997 | IBMのディープ・ブルーがチェス・チャンピオンのガルリ・カスパロフを破る そして、AIが複雑なタスクにおいて人間の専門知識を凌駕する可能性を示している。 |
| 2004 | ジョン・マッカーシー 人工知能とは何か？ これは、ビッグデータとクラウド・コンピューティングの台頭期におけるAIの定義として広く引用されている。 |
| 2011 | IBMワトソン、ジェパディでトップ・チャンピオンに勝利。 |
| 2015 | バイドゥのスーパーコンピューター「Minwa」、人間以上の画像認識を達成。 |
| 2016 | ディープマインドのアルファ碁が囲碁チャンピオンのイ・セドルに勝利。 |
| 2022 | ChatGPTのような大規模な言語モデルの登場は、AIのパフォーマンスに革命をもたらし、生成AIアプリケーションを拡大する。 |
| 2024 | マルチモーダルかつ小規模で効率的なAIモデルの成長。 |
| 2025 | エージェント型AIシステムの急速な普及に伴うGPT-5の開始。技術界の億万長者と政府がAIチップ、インフラ、開発に数十億ドルを投資。 |
AIの仕組み
さて、AIとは何か、人間の知能と比較してどうなのかを整理したところで、AIの仕組みを俯瞰してみよう。
以下は、AIが働く5つの主要段階である：
- 入力： すべてのAIシステムはデータを必要とする。このデータは、テキスト、音声、ビデオ、IoTセンサーなど、あらゆるところから得ることができる。
- 処理： データがAIに適したフォーマットで利用可能になると、AIはプログラムされたアルゴリズムを使って、そのパターンや関係を特定する。これはAIのトレーニングと呼ばれ、このトレーニングによってAIは新しいデータから類似のパターンを認識できるようになる。
- 成果だ： データを分析した後、AIは予測や分類を行う。例えば、あるデータが過去のパターンと一致するか（合格）、しないか（不合格）を判断する。
- 調整： AIは何か失敗したとき、その失敗を学習ポイントとして利用する。失敗から学習した後、システムは結果の段階に戻って、更新されたルールの下で決定を再確認する。この学習は、以下のいずれの形式でも可能である：
- アルゴリズムのルールを調整する
- データの解釈方法を変える
- インプットを処理する条件を洗練させる
- 査定： 最終段階では、AIはそのパフォーマンスを全体として評価する。これまでの調整結果を考慮に入れ、新たな洞察を総合し、今後の予測改善に役立てる。
AIの種類
以下は、あなたが見たことのある、あるいはまだ見たことのない主なAIの種類である：
ナローAI vs ジェネラルAI
最初にAIとは何かと聞かれたとき、多くの場合、すでに実用化されているナローAIを思い浮かべるだろう。
ナローAIは弱いAIとも呼ばれ、非常に特定のタスクや決められたタスクのセットを実行するように作られている。
これは、クレジットカード・ネットワークにおける不正取引の発見から、SiriやAlexaのような音声アシスタントのパワーアップ、さらにはチャットボットがあなたの質問に答えるのを助ける自然言語処理の実行まで、何でもあり得る。
今日、あなたが接しているAIのほとんどは、狭い範囲のAIだ。
一方、強いAI、あるいは単に一般的なAIと呼ばれる人工知能（AGI）もある。
この種のAIは、多種多様なタスクにわたって知識を学習・応用し、それらのタスクを実行する上で人間の能力に匹敵するか凌駕する。
今のところ、AGIはまだ理論的なもので、どのAIシステムもそのレベルに達していない。
エージェントAI
この言葉を聞いて、エージェント型AIとは何だろうと思われた方は、最も単純な言い方をすれば、AIエージェントから構築されたシステムということになる。
AIエージェントは、人間の助けをほとんど必要とせずにタスクを実行し、意思決定を行う自律的なプログラムである。その名前にある「エージェント」は、これらのツールが行使できるエージェンシーを意味する。
エージェント型AIは、複数のAIエージェントを協調させることで、単独のエージェントでは成し遂げられないような大きな目標に向かって協力する。
リアクティブ・マシン, 限られた記憶, 心の理論
すでに取り上げたAIの種類は、その範囲と自律性において異なっていた。
情報を保持できるかどうか、環境をどう解釈するかでAIを分類する方法もある。
この観点では、AIを大きく3つに分類している：
- リアクティブ・マシン： これらはAIの最も基本的な形態である。以前何が起こったかを記憶することなく、現在受け取った入力にのみ反応する。主な限界は、内部状態や環境の表現を持たずに動作することだ。入力を処理した後、その記憶を破棄し、空白の記憶で次の入力に移る。
- メモリが限られたマシン： 限られたメモリーしか持たないマシンは、過去のデータを内部に保存することで、時間の経過とともに環境のパターンや相関関係を認識し、その理解を動的な状況での対応の改善に役立てることができる。
- 心の理論： これは、人間であれ他の機械であれ、他のエージェントの存在を理解し、その内部状態を推測できるAIのことである。現在のところ、このようなAIは実現不可能である。 心の理論 行動にはしばしば目に見えない原因があり、それは意図や信念、感情によって左右される可能性があることを認識する能力が必要である。
AIの例
ここまで、さまざまなタイプのAIと、それらがどのように情報を処理するかについて見てきた。
自律走行車
自動運転車は、交通パターンから道路標識の認識まで、あらゆるものを含む膨大なデータセットで訓練された機械学習に大きく依存している。
開発者は多くの場合、人工的なシミュレーションを使って、自動車が道路を走る前に性能を評価する。
これは、テスターがシステムの内部構造に直接アクセスすることなく、その代わりに動作を調査して弱点を特定する方法である。
テキストエディタまたはオートコレクト
Grammarlyを使ってエッセイをチェックしたり、テキスト中にオートコレクトに頼ったことがあるなら、AIと接したことがあるはずだ。
あなたが学んだように 文法規則 学校では、AIアルゴリズムが適切な言語使用を認識し、逸脱を発見するように訓練されている。
コンマの使い方を間違えたり、間違った単語を選んだりすると、エディターはそれにフラグを立て、適切な修正を提案することができる。
バーチャルアシスタント
Amazon Alexa、Google Assistant、AppleのSiriのようなバーチャルアシスタントは、日常業務をサポートしてくれる。
彼らはあなたの特定の使用パターンから学び、あなたの好みに適応し、時間の経過とともにあなたのニーズを予測することに長けている。
検索と推薦のアルゴリズム
ストリーミング・サービスを閲覧していて、驚くほど的を得ていると感じられる映画の候補が並んでいるのを見つけたり、オンライン・ストアが最近検索したものと一致する商品を表示しているのを見つけたりするとき、あなたは次のようなものを見ている。 AIによる推薦システム 職場で
このようなシステムは、長期にわたってあなたのやりとりを追跡し、機械学習やディープラーニング・モデルを使って分析し、あなたが次に何を望むかを予測する。
ジェネレーティブAIとは何か？
オンデマンドでまったく新しいコンテンツを創造する能力で大きな注目を集めているAIの特定のカテゴリーがある。これらのシステムはジェネレーティブAIと呼ばれている。
ジェネレーティブAIとは何か、もう少し詳しく見てみよう。
Generative AIまたはGen AIは、ユーザーのプロンプトに応答してオリジナルの出力を生成するディープラーニングモデルを指す。
このようなシステムによって、「創造」することができるのだ：
- 長文テキスト
- 高画質画像
- リアルな映像
- 臨場感あふれるオーディオ
- 機能コード
最新のジェネレーティブAIモデルは、チャットの中でさまざまなアプリケーションのインタラクティブなシミュレーションを作成することもできる。
ジェネレーティブAIのアウトプットの質は、モデルの精巧さと、プロンプトがどれだけトレーニングに忠実かによって決まる。
例えば、ChatGPTは、ナショナリズムの理論に関する明瞭で構成の整ったエッセイを数秒で作成することができるし、DALL-E 2のような画像ベースのシステムは、マドンナとピザを食べる子供のルネサンス風の絵のような、一風変わっているが視覚的に印象的な構図を作成することができる。
ジェネレーティブAIのライティングへの応用に興味のあるユーザーには、以下のようなツールがある。 AIヒューマナイザー, AIエッセイライターそして AI SEOライター by Undetectable AIは、質の高い文章コンテンツを作成するための実践的な方法を提供する。
同時に、デジタル作品の出所を確認することも同様に重要になってきている。 AI画像検出器同じくUndetectable AIの「AI Detector」、「Humanizer」は、コンテンツが本物で信頼できるものであることを確認するのに役立つ。
下のウィジェットで、AIディテクターとヒューマナイザーを簡単にご覧いただけます！
AIに関するFAQ
AIは機械学習と同じか？
いや、AIと機械学習は同じではない。
AIとは、人間の知能を模倣した機械を創造する広範な分野であり、機械学習とは、直接プログラミングすることなくデータから学習することを機械に教えるAIのサブセットである。
AIとオートメーションの違いとは？
AIとオートメーションはどちらもテクノロジーを使ってタスクを実行するものだが、両者は異なる。
自動化はあらかじめ設定されたルールに従って反復作業を行うが、AIはデータから学習し、意思決定を行い、時間をかけて適応することができる。
要するに、オートメーションは毎回同じようにタスクをこなすが、AIは経験に基づいて改善し、変化させることができる。
AIは人間のように考えることができるか？
AIは、パターンを認識し、予測を立て、問題を解決するなど、人間の思考の一部をシミュレートすることができる。
しかし、人間のように考えたり感じたりすることはない。感情や意識ではなく、アルゴリズムとデータに基づいて情報を処理する。
AIは人間の仕事を置き換えるのか？
AIは、反復的または定型的な仕事の一部を代替する。 しかし、新たな役割も生まれるだろう。ある種の役割がなくなるかもしれないが、AIはデータサイエンティスト、AIエンジニア、AI倫理スペシャリストといった職種の需要を生み出している。
このシフトは、仕事を完全になくすというよりも、仕事の性質を変えるという意味合いが強い。
最終的な感想
AIとは何か、AIがどのように機能するのかがわかったことで、どこにでもAIを見つけることができるようになった。
それを理解すればするほど、そのメリットを享受し、落とし穴を避けるためのより良い装備が整うことになる。
そして、あなたのために働くAIツールが必要なとき、Undetectable AIのライティングと検出ツールがあなたをカバーします。
検出不可能なAIで AIヒューマナイザー, AIエッセイライターそして AI SEOライター を使えば、AIが生成したテキストを、本物らしく自然に聞こえるコンテンツに即座に変換することができます。
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