AIお助けボックスAIお助けボックスAIで楽しいこと、便利なことを何でもするサイト。本日のまとめ初めにイムちゃんこんにちは。今日はAIの生成機能について説明するねー。この記事では、世界で話題の生成AIの仕組みについて、誰でも理解できるように詳しく解説します。生成AIの心臓部と言える「生成機能」に焦点を当て、その仕組みと、プログラムでは実現できない生成AIならではの能力について詳しく説明します。生成機能とは生成とは何でしょうか?それは何かを作り出すことです。絵を描く、音楽を作る、小説を書く、そして質問に答えること、これら全てが生成機能に含まれます。生成はAIだけの特技?AIの生成機能は、プログラムでは実現できない高度な能力です。従来のプログラムは、予め決められた手順に従って動作するため、新しいものを生み出すことは苦手でした。チャットボットは、事前に用意された回答の中から適切なものを選択して返答する仕組みです。スクリーンセーバーのCGは、幾何学的なパターンをプログラムで描画しているに過ぎませんでした。対して、あらかじめ用意された回答の中からランダムに一つを選び、返答する仕組みです。「おはよう」と入力された場合、プログラムは「ご機嫌よう」「おはよう、今日は良い天気ですね」「おはよう、今日はちょっと体調が優れません」といった選択肢の中から、ランダムに一つを選んで返答します。画像の作成プログラムで画像を作成する場合、事前に線の位置、色、点を指定する必要があります。この方法では、同じ絵しか生成できません。そこで、線の位置や色を、数式を用いてパラメータで変化させることで、異なる絵を生成することができます。3DのCGでは、カメラの位置をパラメータとして設定することで、360度の画像を生成することが可能です。朗読もプログラムで可能です。極端に言えば、「あ」「い」「う」に対応した音声録音しておいて、1文字1文字再生すればプログラムで朗読が出来ます。プログラムによる朗読の方法は、こちらの記事で詳しく説明しているのでご参照下さい。プログラムではできない生成プログラムでは「もどき」生成しか実現できませんでした。真の生成、つまり新しいものを生み出す能力とはどの様な仕組みかを見ていくことにしましょう。人間は、新しいものを生み出す一つの方法として、「模倣」と「評価」を繰り返しています。習字を学ぶ場合、まずは見本の文字を真似て書きます。書いた文字がどれだけ見本に近いかを確認します。このプロセスだけでは、見本と同じものしか作れません。人間はなぜ新しいものを生み出せるのでしょうか?それは、人間が完璧な模倣ができないからです。人間は、完璧なコピーを作成しようとすると、必ずどこかでずれが生じます。そのずれこそが、新しいものを生み出す原動力となります。習字の例で言えば、人間は完璧に見本と同じ文字を書くことはできません。どこかで崩れたり、筆の運びが変わったりします。その崩れや変化によって、見本よりも良い文字が生まれることもあります。人間は、完璧な模倣ができない一方で、完璧ではないものも受け入れ、評価することができます。この「不完全性」と「曖昧」な評価能力が、人間に新しいものを生み出す力を与えているのです。AddendumAIによる創造AIも、人間と同じ方法で新しいものを生み出します。AIは、プログラムとは異なり、完璧ではありません。AIは意図的に「不完全性」と「曖昧性」を備えています。AIは、完璧な模倣ができないため、見本とは少し異なる結果を生成します。その一方で、曖昧な評価を行う能力も持っています。そのため、見本と全く同じでなくても、良いものかどうかを判断することができます。AIは、人間と同じように「模倣」と「評価」を繰り返すことで、見本とは異なる、しかしより良いものを生み出すことができるのです。Networks)」があります。GANは、日本語で「敵対的生成ネットワーク」と呼ばれ、2つのニューラルネットワーク(生成器と識別器)が互いに競い合うことで、データを生成する仕組みです。生成器(Generator)ランダムなノイズを入力として、本物と区別がつかないような偽物のデータを生成します。識別器(Discriminator)生成器が生成した偽物のデータと本物のデータを区別します。GANの実装例ここでは、Kerasライブラリを用いて、手書き数字(MNIST)を生成するGANの実装例を紹介します。生成AIは、画像、テキスト、音声、映像など、様々な分野で活用されています。生成AIは非常に便利ですが、利用する際には注意すべき点もいくつかあります。生成AIを利用する際は次の様なことを意識し利用者がチェックし適切に利用することが重要となります。データ品質とバイアス生成AIは、トレーニングデータの影響を大きく受けます。トレーニングデータが偏っていたり、不正確なデータを含んでいる場合、生成されたコンテンツも同様に偏ったり、不正確なものになる可能性があります。バイアスが含まれている場合、それが生成結果に反映されることもあります。そのため、生成AIの利用者は、生成されたコンテンツを鵜呑みにせず、別の方法で検証することが重要です。プライバシーとセキュリティ生成AIに個人情報を含むデータでトレーニングすると、生成されたコンテンツが個人情報を無意識に露出する可能性があります。そのため、生成AIに個人情報を与えないように注意する必要があります。生成されたコンテンツが既存の著作物に似ている場合、著作権侵害の問題が発生する可能性があります。生成AIの利用者は、利用する生成AIが著作権を侵害する可能性があるかどうか、利用規約などを確認する必要があります。本日のまとめまとめ生成AIは、プログラムでは実現できない「新しい発想」に基づいた「創造」を可能にする技術です。AIは、人間と同じように「模倣」と「評価」を繰り返すことで、見本とは異なる、しかしより良いものを生み出します。生成AIを実現する代表的なモデルに「GAN」があります。生成AIは、画像、テキスト、音声、映像など、様々な分野で活用されています。生成AIを利用する際には、データ品質、プライバシー、著作権など、様々な点に注意する必要があります。※より伝わり易い記事を目指し、本記事の内容はAIにより添削しております。Pythonライブラリで無限の可能性!プロフィールプロフィール84(ばっしーぃ⤴)システムエンジニア歴20年の二児の父。世間の荒波にもまれ生きてきて、AIで人手不足の分野が改善することを切に願っています。