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ＡＩの概要をまとめてみた。-ChatGPTをしらなかった私が調べて理解した-

ORTHIA Mush

ＡＩとは？

セミナーで使えるような資料にまとめてみました。
この資料で説明していきます。

ＡＩ（人口知能）はコンピューター

ＡＩは上記資料にあるように、人間の考えや学びをコンピュータで実行できるように研究されている技術です。
2022年にChatGPTが登場し、2023年は他のＡＩも公開されブームになりました。

インターネットの登場のころのように、懐疑的に思われる人や倫理の課題があるというような意見があります。

しかしながら、ChatGPTはじめ多くのＡＩ利用のサービスが登場し、誰でも気軽にＡＩを活用できるようになってきました。

また、アレクサやシリのようにすでに組み込まれたＡＩを私たちはつかっています。

どういうことなのか？　
私なりに理解したことをまとめてみました。

ＡＩの歴史について

ＡＩの歴史を見ていくと、今どのような状況にあるのかわかると考えました。

その歴史は1950年代に研究がはじまり、長く研究されている技術です。

まだパソコンもない時代（1960年代）に自然言語処理の技術はプログラムとしてできていたのですね。

パソコンやインターネットの普及とともに、機械学習技術やディープラーニングの技術が研究され、発展してきた。

そして2020年代に生成ＡＩが急速に発展し、それまで研究目的であった技術が一般に公開され使えるようになったということでしょう。

ＡＩの種類

ＡＩの発展には機械学習と深層学習（ディープラーニング）の技術が必要です。

機械学習

機械学習とは大量のデータを機械に読み込ませること、そしてそのデータより抽出や比較を行うことで、分析ができるようになる。
このような技術でデータベースをつくるようなイメージではないでしょうか

深層学習（ディープラーニング）

機械学習で覚えたデータを活用するために、コンピューターが人間の脳と同じような仕組みでデータを処理できるようなシステムを作ること

多層のニューラルネットワークとは、できたシステムはネットワークでつながっていて、効率的にシステム同士を活用するということでしょうか

意味わかりません。（笑）
要するに人間が考えるのと同じプロセスを学習することで、コンピューターに人間と同じように考えることができるようになるシステムを学習させるということですね。

特化型ＡＩ

弱いＡＩといわれる場合もあるようです。
弱いという意味ではなくＡＩが自意識をもつかどうかです。
特定のタスクに対応したＡＩのことで、現在使われているものとして
顔認識、シリ、アレクサが特化型ＡＩを用いているものです。
イレギュラーには対応できないです。

汎用型ＡＩ

強いＡＩともいわれます。
強いとはＡＩが自意識をもち、汎用性があるということです。
人間と同等の知性があり、同じように考えることができるＡＩ
自律的に考えることができる。人と同じということですね。
残念ながら、まだ研究途中です。

人工超機能

人間の知能を超えるＡＩ
理論上の概念で、研究中ですね。
ＳＦに登場するコンピューターが話すようなことは、まだできないということですね。

現時点のＡＩは汎用型の未完成のＡＩということです。
人として見たときに、優秀なんだけど機転の利かないということでしょうか

技術の民主化と普及

ChatGPTの登場から様々なＡＩのサービスがリリースされています。

ＡＩの技術が進歩しているのと利用の方法も進歩しているということなのでしょうか

ＣＰＵ（パソコンの頭脳）やＧＰＵ（グラフィック機能の頭脳）の演算能力は半導体の進化とともに大きく上昇しています。

クラウドコンピューティングを簡単に説明するとネットでつながったサーバーをリモートで利用できることです。

もちろんパソコンのようにリモートで使えるわけではなく、機能を限定して使えるようなパソコンということになります。

マイクロソフトのオフィス３６５やグーグルのスプレッドシートなどはインターネット上でアプリケーションが実行されます。パソコンにアプリケーションをインストールしなくてもアプリが使えます。

これまでのインストールして使うアプリとは違い、処理能力が低いパソコンでもインターネットにつながっていれば、処理能力の高いパソコンをつかえるというイメージでしょうか

ＡＩを利用するには大量のデーターを扱うだけでなく、複雑な演算を短時間に行える演算処理が必要になりますが、クラウドコンピューティングの普及でユーザーのパソコンの性能に関係なく処理ができるようになりました。


ビジネスモデルの転換

クラウドコンピューティングはサーバーに高いコストがかかります。

クラウドサーバーも大規模になりそのコストは下がってきているのでコンピューティングサービスを切り売りすることでサーバーが維持できるでしょう。

クラウドにＡＩが利用できるサービスを組み込むことで誰でもＡＩが利用できるようになるわけです。

ＡＩは研究途中ですが、さらに研究を進めるためにはコストとデータが必要になってきますね

OpenAIはＡＩとＡＩを組み込む技術をＡＰＩとして公開しました。
このＡＰＩを利用するアプリをクラウド上で実行すれば、誰でもＡＩを利用することができるようになります。

そしてアプリはクラウドで実行されますので、ユーザーのデーターを収集するのは簡単にできますね。

アプリの利用を無料や低価格で提供することで大量のデータが入手できるということなります。

ChatGTPの登場はこのように研究者、ＡＩ運用企業、ユーザーのすべての人に価値のあるサービスができるようになったということで話題になりました。

ChatGPTの登場以降さまざまなＡＩのモデルが同様にサービスを提供し、
現在では群雄割拠の状況ですね。



ＡＩを利用する方法としてユーザーのパソコンに環境を構築して（アプリをインストール）利用する方法もありましたが、パソコンのスペックを要求されました。

現在はほとんどクラウドを利用して使うサービスでの提供になっていますので、ノートパソコンや処理速度が低いパソコンでもＡＩを利用できます。

用途別にＡＩを利用するサービスを紹介していきます。

文章生成ＡＩ

　　文章を生成できるＡＩですが、使いこなすにはプロンプト（命令文）を　　
　　的確にしないと欲しい出力が得られません。

・ChatGPT　URL：https://openai.com/chatgpt/
　学習したデーターが最も多く最新のバージョンでは高いクオリティの文章
　が出力されると言われています。

・Claude　　URL：https://claude.ai/login?returnTo=%2F%3F
　ChatGPT同等のデータ量で同様のクオリティの文章が生成できると評判です。
　プログラムコードを出力し、Claudeでアプリまで作ることができます。

・Gemini　　URL：https://gemini.google.com/?hl=ja
　Googleの提供するサービスで以前はGoogle Birdとして提供していた。
　Googleのリソースを利用するためChatGPTよりデータ量は多いと推測
　されています。（データ量は未公開）
 　Googleのデータなので最新データの更新も早いとされています。

・Perplexity　URL：https://www.perplexity.ai/
　ＡＩを活用した検索エンジンとして知られています。
　インターネット上のデータをリアルタイムで検索し活用するため
　ＡＩを活用した検索エンジンとも呼ばれる。

画像生成ＡＩ

　画像を生成する方法として文章から画像を生成と画像データから新たなイ　
　メージの画像を生成する方法があります。

・Stable Diffusion
　無料で利用できる画像生成ＡＩで、話題になりました。
　パソコン上に環境を構築して使用するので、カスタマイズや拡張が容易で
　ユーザーから様々なモデルや拡張機能が提供されていました。
　画像生成のサービスに組み込まれています。

・Midjourney　　URL：https://www.midjourney.com/explore?tab=random
　有料（サブスク）ですが、芸術性の高い画像が生成できると言われてます。
　利用にはディスコードというコミュニティサービスに加入（無料）し
　チャットにて画像を生成します。

・ＤＡＬＬ－Ｅ　URL：https://openai.com/index/dall-e-2/
　無料で画像生成ができますが、回数制限があります。
　クレジットを購入することで回数制限より多くの画像を生成できます。
　ChatGPT（有料）からもDALL-Eでの画像生成ができます。

音楽生成ＡＩ
　文章から要素をひろい音楽を生成するＡＩです。
　ＡＩで歌詞を生成することもでき、歌詞を入力することもできます。
　歌付きの曲を生成することもできます。
　音楽著作権はサービスにより扱いが異なりますので、注意してください。

・Suno　　URL：https://suno.com/
　無料で音楽を生成可能です。
　曲のジャンルを指定し、文章でイメージを伝えると音楽を生成します。
　最も人気があり、知名度の高いＡＩです。
　無料では音楽生成の回数に制限があります。

・Udio　　URL：https://www.udio.com/
　無料で音楽を生成可能です。
　sunoとほぼ同等のサービスですが、知名度ではsunoになります。

まとめ

現在ＡＩを利用できるサービスが乱立しているだけでなく、その使用方法を理解し、どのように使うかを学習する必要があります。

例えば、ChatGPTでは質問をチャットのようにテキストで打つことで回答してくるのですが、質問の内容が一般的で回答をたくさん用意できる場合、質問者の意図しない回答を出してきます。プロンプトと呼ばれる方法で回答の範囲を絞り込む必要があります。

ＡＩの質を高めるために資金とデータが必要で、それらを集めるためのサービス提供であると認識したうえで使用する必要があると考えました。

有効活用するには使用方法を学習することが必要で、将来ＡＩの質があがり一般化した際には学習した内容が有効活用できると考えます。

ビジネスや仕事での活用においては現時点のＡＩでも正しく活用すれば大きな効果が期待できます。

個人の生活においても調べ事や資料の作成には役にたちます。

ＡＩに接して最新情報を入手しておくことが、より有効的に活用できる術と考えます。

今後もこのような感じでＡＩの情報を発信していこうと思います。

最後までお付き合いありがとうございました。



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