はじめに
生成AI（Generative AI）は、現代のソフトウェア開発やデータサイエンスの現場で急速に普及しています。本記事では、技術的視点から生成AIの仕組みとコア技術、さらに「AIのゴッドファーザー」ジェフリー・ヒントン博士の経歴と最大の貢献について解説します。

生成AI・LLMの要点
生成AIは、既存のデータから「新しいデータ（文章、画像、音声など）」を出力できるAI技術群です。

コアとなるのがLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）です。

代表例：OpenAIのGPT系、Google Gemini、Apple Intelligence（iPhone/iPad組み込みLLM）。

単語ベクトルと特徴抽出
AIはテキストをそのまま処理できません。

まず、各単語を「特徴ベクトル（分散表現、Embedding）」に変換します。

特徴ベクトルは意味的な距離や類似性をユークリッド空間上で扱うため、単語 "king" − "man" + "woman" ≈ "queen" のような計算も可能です。

このベクトルを使い、あるフレーズにおける「次の単語の確率」を計算します。

トランスフォーマーの登場
従来のRNNやLSTMでは長文コンテキストや依存関係の保持に限界がありました。2017年に登場した Transformer アーキテクチャは、「自己注意機構（Self-Attention）」を用いることで文章全体の関係性を一度に考慮できます。

入力トークン同士の関連度を計算しながら、重要な単語の位置情報も保持します。

この革新により、長い文脈の把握や自然な生成が劇的に向上しました。

その結果、ChatGPTやGeminiのようなチャット型LLMが実現しています。

モバイルAIとエッジ推論
Google Pixelでは「Gemini Nano」など軽量LLMを端末上で動作可能（オンデバイスAI）。

Apple Intelligence（A17 Pro搭載）は一部推論を端末で実行し、長い生成や高度なタスクのみクラウドにオフロード。

この設計により、プライバシー確保・レスポンス高速化・用途の多様化が進みました。

ジェフリー・ヒントン博士：AIの巨人
経歴
1947年イギリス生。カリフォルニア工科大学→エディンバラ大博士号（AI）。

トロント大学名誉教授。Google Brain→DeepMind研究員。

2024年ノーベル物理学賞受賞（AI理論への貢献）。

最大の貢献
ニューラルネットワークの発展

人工ニューラルネットワーク（ANN）の理論的背景と学習手法の確立。

バックプロパゲーションの普及

誤差逆伝播法（Backpropagation）を再評価・普及し、多層パーセプトロンの実用化を推進。

誤差に基づき各層の重みを効率的に更新可能にしたことで、現代の深層学習（ディープラーニング）の基盤が成立。

これは、開発者が複雑なニューラルネットの設計・最適化を可能にする根幹技術。

AI倫理への警鐘
技術の急拡大に伴い「制御不能なAIリスク」を指摘。

Google退職後もAI倫理議論や安全性の啓蒙を継続。

まとめ
生成AIは単語ベクトル・トランスフォーマー・LLMの積み重ねで進化。

モバイル展開・エッジAIの進歩も目覚ましい。

ヒントン博士は基礎理論・アルゴリズム・倫理的側面のすべてでAI界を牽引してきた。

技術原理・理論の理解は、現代AI開発に不可欠。

以上、エンジニアとして生成AIに携わる上で欠かせない基礎知識と、その歴史的背景となる人物像の紹介でした。

もっと詳しく知りたい方は私のブログもぜひご覧ください、高校生レベルから解説しています