初めに

生成AIは、近年注目されている人工知能（AI）の分野の一つです。生成AIは、データから新しい情報やコンテンツを生成する能力を持ち、画像、音声、テキストなど様々なメディアで革新的な応用が期待されています。

本記事では、従来のAIとの違い、生成AIの種類、そのモデルについて詳しく解説します。

生成AIとは

生成AI（Generative AI）は、従来のAIとは異なるアプローチを用いて情報を生成する人工知能の一種です。従来のAIは、与えられたデータやパターンに基づいてタスクを実行することが主な目的でしたが、生成AIは新しいデータやコンテンツを創造することが可能です。

生成AIが注目される背景

生成AIが注目される理由は以下の通りです。

創造性と革新性

生成AIは新しいデータやコンテンツを創造する能力があり、芸術やデザイン、科学、ビジネスなどで革新的なアプローチを提供します。

自律性と柔軟性

生成AIは条件やデータに基づき自律的にコンテンツを生成し、人間の介入を減らします。また、異なるデータや条件にも柔軟に対応できます。

応用範囲の広さ

生成AIは画像、音声、文章など様々なメディアに適用でき、アート、メディア、広告、エンターテイメント、マーケティングなど多くの分野で活用されています。

技術の進歩

機械学習やディープラーニングの進歩により、生成モデルの性能が向上し、高品質な生成が可能になりました。
これらの理由から、生成AIは革新的な技術として注目され、様々な分野で活用されています。

従来のAIとの違い

AI総合研究所によって、従来のAIとの大きな違いは、その応用範囲と柔軟性にあります。
従来のAIは、特定のルールやアルゴリズムに従って動作し、限られたタスクや領域でのみ効果的でした。

以下の表は、生成AIと従来のAIとの間の詳細な比較を示しています。

生成AIの種類

生成AIには以下の種類があります。

画像生成AI

条件やデータに基づき新しい画像を生成します。主な手法はGANやVAEです。

テキスト生成AI

テキストやトピックに基づき新しい文章を生成します。大規模な言語モデルやRNN、トランスフォーマーが使われます。

動画生成AI

条件やデータに基づき新しい動画を生成します。静止画から動画を生成する手法や次のフレームを予測する手法があります。

音声生成AI

条件やデータに基づき新しい音声を生成します。WaveNetやTacotronが使用されます。

3Dモデル生成AI

情報やデータから新しい3Dモデルを生成します。ポイントクラウドやメッシュデータ、GANを用いた生成があります。

これらの生成AIは各分野で応用が期待され、技術の進歩によりさらに高度な成果が期待されています。

生成AIの仕組み・用いられる生成モデル

生成AIの代表的な生成モデルには、VAE（Variational Auto Encoder）、GAN（Generative Adversarial Networks）、拡散モデル（Diffusion Models）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）があります。

VAE

確率的生成モデルで、データを潜在空間にエンコードし、ランダムサンプリングしてデコードします。画像生成や音声合成に利用されます。

GAN

生成器と識別器の2つのニューラルネットワークが競い合い、生成器が本物に近いデータを生成します。画像生成や動画生成に広く使われます。

拡散モデル

データポイントにノイズを追加して新しいデータを生成します。画像生成や音声合成、自然言語処理で活用されます。

GPT

大規模なテキストデータセットで事前学習されたトランスフォーマーモデルです。文章生成、要約、質問応答などに使用されます。

これらの生成モデルは、応用や問題に応じて適切に選択されます。

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まとめ

生成AIの背景、従来のAIとの違い、種類、モデルについて理解を深めることで、生成AIの可能性と重要性が分かりました。

生成AIは高度な生成能力で様々な分野に革新をもたらすと期待されます。技術の進歩と共に、その発展はさらに加速するでしょう。

今後、生成AIが生活や産業に与える影響に注目し、その可能性を最大限に活用することが重要です。

詳しくは下記の記事もご参照ください。
生成AIの仕組み・問題点・将来を解説 | HBLAB