AIと生成AIの違い、答えられますか？

AI（人工知能）とは

はじめに、AI（人工知能）とはどのような技術なのか、概要を整理しておきましょう。

機械学習・深層学習（ディープラーニング）との関わりや、「強いAI」「弱いAI」の違いについて理解を深めておくことが大切です。

与えられたデータにもとづいて処理を行う技術

AIと一般的なプログラムとの大きな違いは「学習」する点にあります。蓄積したデータを元に、決められた処理やデータの分析をこなせることが、AIの大きな特徴です。

こうした従来型のAIは、限られた用途で活用されてきました。たとえば、工場の製造ラインで不良品を検知したり、過去の売上データから今後の売上予測を立てたりするといった用途が典型例です。一般ユーザーが日常的に利用する技術というよりは、主に産業や研究の分野において活用されてきた技術といえます。

機械学習と深層学習（ディープラーニング）

AIを支えている技術として、機械学習と深層学習（ディープラーニング）が挙げられます。

機械学習は、特定のタスクに関するデータをパターンから学ぶ技術のことです。たとえば、大量の犬と猫の画像から、犬の特徴に当てはまるものを抽出するといった処理に活用されています。

一方、深層学習はデータからパターンを学習し、未知の状況にも対処できるようにした技術のことです。前の例であれば、学習済みのデータにはない新たな画像が「犬」「猫」のどちらに該当するのか、機械学習の技術では判別できません。こうした未知のデータに対処するには、深層学習の技術を駆使する必要があります。

「強いAI」と「弱いAI」

AIには、大きく分けて「強いAI」と「弱いAI」の2種類があります。

強いAIとは、「汎用型AI」のことです。私たち人間は過去の経験や知見から、未知の状況に対しても柔軟に対処する能力を備えています。これと同じような幅広い対応能力を備えているのが強いAIです。

これに対して、弱いAIは特定の処理のみに対応しているAIのことです。たとえば文章を生成したり、画像を生成したりするといったように、決められた用途・目的のみに活用できます。現状、実用化されているAIはすべて「弱いAI」です。

生成AIとは

次に、生成AIの特徴や基本的な仕組みについて確認しておきましょう。

学習データを元に新たなコンテンツを作り出せるAI

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、既存のデータにはない独自の成果物を作り出せるAIのことです。学習データからパターンや関係性を抽出し、ユーザーが求める成果物を生成します。

一例として、人物の画像を生成するケースを考えてみましょう。性別や年齢、特徴などを文字で指示することで、生成AIは実在しない人物の画像を作成可能です。ちょうど、人間に対して「こんな絵を描いてほしい」と要望を伝える場合と同じような感覚で活用できます。

生成AIは深層学習によって実現した技術

生成AIは近年になって唐突に登場した技術ではなく、長年にわたり研究を進められてきたAI技術の成果のひとつといえます。深層学習によってデータのパターンや関連性を学習できるようになったことが、生成AIの進化を促す重要なきっかけとなりました。

よって、生成AIも深層学習を活用したAIの一種です。生成AIを特別な技術と捉える必要はなく、これまでも広く活用されてきたAIのひとつと考えるべきでしょう。

生成AIも「弱いAI」

生成AIは、基本的に次のようなプロセスで成果物を生成しています。

1. ユーザーから与えられた指示を分析する
2. 学習データの特徴を抽出する
3. 上記を元にコンテンツを生成する

つまり、AIは人間のように自ら思考を巡らせ、意思をもって判断を下しているわけではありません。あくまでも学習データの分析結果から得られたパターンやデータ同士の関連性にもとづいて、最適な回答を選び出しています。自ら意思をもって判断を下せないという点からも明らかなように、生成AIも「弱いAI」の一種です。

生成AIの基本的な仕組みを理解した上で活用しよう

生成AIは深層学習によって進化したAIの一種であり、既存のデータにはない新たな成果物を生成できる点が従来型のAIと大きく異なります。より創造的で高度な処理を担えるようになったことで、実務に活用できる可能性が大きく広がったAIといえるでしょう。今回紹介した生成AIの活用方法や注意点を参考に、自社の業務でどのように生成AIを活用できるか検討してみてはいかがでしょうか。