ジェネレーティブ AI の魔法とその仕組みを解読する

公開: 2022-12-22

ここ数か月で、ネットワーク内の人々が AI を使用してオリジナルの芸術作品を制作し、共有しているのを見たことがあるかもしれません。ルネッサンス様式の芸術を反映したり、シュルレアリスムのシナリオを組み込んだりする、審美的に変更されたセルフィーを見たことがあるかもしれません。現在「バイラル」になっているこの技術は、生成型人工知能と呼ばれています。

エンドユーザーにとって、ジェネレーティブ AI はほとんど魔法のように見えます。一連の単語を視覚化することからスクリプトを書くことまで、Web アプリが独自の人間の入力に対して 100% オリジナルの応答を提供できるのは奇跡です! この一種の「クリスマスの奇跡」が発生するのは、テクノロジーがその内部作業 (負荷の高いデータ処理と高度な分析に依存する) をブラックボックス化し、最終結果のみを提示するためです。

このホリデーシーズンに向けて、定期的にニュースの見出しを飾っている AI イノベーション、ジェネレーティブ AI を紹介します。ジェネレーティブ AI の魔法の原動力とは? この魅力的なテクノロジーを解読しましょう。

ジェネレーティブ AI とは定義と意味

Generative AI (Gen-AI) は、文学、グラフィックス、音楽などの新しい素材を生成する AI の一種です。これらのシステムは大規模なデータセットに基づいて構築されており、機械学習技術を使用してトレーニング例に匹敵する新鮮な素材を生成します。

これは一般に、無人または半有人の機械学習方法に関連しており、コンピューターが単語、ビデオ、オーディオファイル、画像、さらにはコードなどの既存のデータを活用して新しいコンテンツを生成できるようにします。目的は、本物のように見える完全にユニークなアーティファクトを作成することです。

ガートナーによると、ジェネレーティブ AI は、とりわけデジタル製品開発を変えると予想されています。これにより、デジタル製品の品質、パフォーマンス、アクセシビリティが向上し、市場投入までの時間が短縮されます。これは、ジェネレーティブ AI の多くの商業的利点の 1 つです。テクノロジーは、建築などの産業分野を含む、マーケティングやデザインなどの創造的な分野で特に重要です。

ジェネレーティブ AI の仕組み

ジェネレーティブ AI という用語は、教師なし学習方法を利用して新鮮なデジタル画像、ビデオ、オーディオ、テキスト、またはコードを作成するあらゆる形態の人工知能を表すために使用されます。その内部の働きは、ソリューションごとに異なる場合があります。そうは言っても、gen-AI の魔法については、それがどのようにパッケージ化されているかに関係なく、いくつかの共通の事実があります。

まず、入力を分類する弁別型AIとは異なります。識別学習アルゴリズムの目的は、トレーニング中に学習した内容に基づいて、入ってくる入力について判断を下すことです。対照的に、ジェネレーティブ AI モデルの目標は、合成データを作成することです。

トレーニングフェーズでは、制限された数のパラメーターがこれらの AI モデルに提供されます。基本的に、この戦略はモデルに挑戦し、トレーニングデータの最も重要な特性に関する独自の判断を策定します。

ジェネレーティブ AI テクノロジーには、次の 3 つのタイプがあります。

Generative Adversarial Networks (GAN) : 画像と言語の両方の入力からビジュアルまたはマルチメディア出力を生成できるテクノロジ。
Transformer ベースのモデル: Generative Pre-Trained (GPT) 言語モデルなどのテクノロジは、インターネット主導のデータを活用して、Web サイトの記事、プレスリリース、ホワイトペーパーなどのテキスト資料を生成する場合があります。
Variational auto-encoders : エンコーダーは入力を圧縮コードとしてコード化し、デコーダーはこのコードを解凍して元の情報を再現します。

ジェネレーティブ AI (特に GAN) は、多くの場合、本質的に半教師ありです。半教師あり AI 学習では、教師あり学習用のラベル付きトレーニング例と、教師なし学習用のラベルなしトレーニング資料を効果的に使用します。ラベル付けされていないデータを使用すると、ラベル付けされたデータの範囲を超えた予測モデルを作成できるシステムの開発が容易になります。

ジェネレーティブ AI はしばしばディープフェイクに結び付けられるという事実にもかかわらず、あらゆる創造的な作業の一部である反復的な手順を自動化する上でますます重要なツールになりつつあります。

ジェネレーティブ AI はどこでその魔法を働かせることができますか? トップユースケース

これらは、ジェネレーティブ AI の最も有望な実装です。

1. イラスト用画像生成

ジェネレーティブ AI を使用して、個人は言葉をビジュアルに変換し、指定されたコンテキスト、トピック、または場所に基づいてリアルなグラフィックを作成できます。マーケティングキャンペーンクリエイティブのデザインなど、戦略的な理由からこれらのグラフィック要素を適用することが重要です。

2. 画像から写真への変換

基本的な絵やスケッチに基づいて、現実的な描写を作成することができます。これは、地図の設計、X 線の結果の視覚化などに応用できます。この特定のジェネレーティブ AI のユースケースは、ヘルスケアセクターにとって非常に重要です。

3. 画像から画像への生成

これには、画像の本質的な特性を維持しながら、色、素材、形状などの画像の外部特性を変更することが含まれます。この例は、昼間の写真を夜の写真に変換することです。これには、小売業やビデオ/画像監視などの分野での用途があります。

4. 音楽体験の最適化

音声開発技術を利用して、広告やその他のクリエイティブな目的で新鮮な音声素材を作成することができます。 Generative AI は、ソーシャルメディアや Spotify などの他のプラットフォームでの音楽リスニングエクスペリエンスを向上させる短いクリップやオーディオスニペットを生成することもできます。

5. テキスト生成

マーケティング、ゲーム、コミュニケーションの分野では、対話、見出し、広告を生成するためにジェネレーティブ AI がよく利用されます。これらの機能は、消費者とのリアルタイムのチャットボックスで使用したり、製品の詳細、ブログ、ソーシャルメディアの資料を作成したりするために使用できます。

6. 設備設計

ジェネレーティブ AI は、機械のコンポーネントとサブアセンブリを生成できます。材料効率、透明度、製造効率を考慮して設計を最適化できます。場合によっては、デザインを 3D プリントマシンに入力して、100% 自動的にパーツを作成することもできます。まさに奇跡です!

7.コーディング

ソフトウェア開発は、人間によるコーディングを必要とせずにコードを生成できるため、ジェネレーティブ AI のもう 1 つのアプリケーションです。コードの開発は、専門家と非技術者の両方にとって達成可能です。このアプローチでは、ジェネレーティブ AI は、ノーコードアプリケーション開発の進化における次のステップを表しています。

ジェネレーティブ AI は人間の労働者に取って代わるか?

一部の人々は、生成型 AI システム、特に架空の物語や芸術を作成することによって人間の創意工夫を複製するシステムについて懸念しています。これにより、テクノロジーの限界と人間の生活への影響について、より幅広い議論が行われます。人々は、ジェネレーティブ AI をタスク置換ツールと見なすかもしれませんが、そのような新しいテクノロジーには、ヒューマンインザループ (HITL) の側面が含まれることがよくあります。これは、新しい雇用ポジションの開発につながる可能性があります。

2030 年までに、AI は世界経済を 15.7 兆ドル (26%) 強化すると予測されています。 AI が特定の産業を自動化するという事実にもかかわらず、調査によると、自動化によって引き起こされる雇用の損失は、長期的には相殺される以上のものになる可能性が高いことが示されています。これは、これらの新技術が可能にしたより大きな経済的影響によるものです。 Gartner は、企業が競争力を得るためには、労働力のダイナミクス、ビジネスプロセス、およびツールを調整して、ジェネレーティブ AI をすぐに使用する必要があると示唆しています。

ジェネレーティブ AI の課題とは?

ジェネレーティブ AI を初めて使用するときは、クリスマスの奇跡のようなものに思えるかもしれませんが、いくつかの落とし穴があります。最初の課題は、制御が難しいことです。ジェネレーティブ AI は自己学習が可能なため、その動作を制御して予測することは困難です。多くの場合、提供される結果は期待を大きく下回ったり、期待をはるかに下回ったりします。

さらに、アルゴリズムがタスクを実行するには、膨大な量のトレーニングデータが必要です。トレーニングデータが限られているため、完全にオリジナルの結果ではなく、反復的な結果しか得られません。一部のアプリケーションは、個人レベルのデータのプライバシーと人工知能の倫理的影響について懸念を引き起こします。

現在、ジェネレーティブ AI にまつわる誇大宣伝はどこにでもある可能性があり、ビジネスの成果に対する実用的な期待を確立することは困難です。これは近い将来における最大の課題です。最新の人気のある AI フレームワークを調べて、この新しいテクノロジーの正確な範囲と範囲を理解し、実際にこの「クリスマスの奇跡」を測定可能な結果に変えてください!

読んでくれてありがとう、そしてハッピーホリデー！