生成AIの基本的な仕組みと特徴

生成 AI は、 ニューラルネットワークと呼ばれる アルゴリズムを基礎に開発されるのが 一般的です。 ニューラルネットワークは、 人間の脳が情報を処理する仕組みを 参考に作られたもので、 これをさらに発展させた ディープラーニングでは、 学習を通じて、入力に対する出力の精度を 高めていくことが可能です。 そして、生成 AI では、 テキストや画像、音声など、 大量のデータを与えることで、 そのデータの特徴的なパターンや 構造を理解して学習します。 例えば、テキスト生成 AI であれば、 何千万もの文章や書籍などを 学習させることで、 AI は、単語の使い方や文法、 さらには、特定のテキストのパターンや 会話のスタイルまでを理解します。 そして作られた学習済みのモデルは、 さらにチューニングが施されて、 今度は AI に新たな質問を投げかけると 学習済みの知識を基にして、 新しいデータを生成します。 このときに、投げかけるフレーズのことを プロンプトと呼ぶことがあり、 それに対する出力結果として テキストが生成されます。 また、GAN を用いた 画像生成の場合は、 生成器と判別器という ２つのモデルを用いて、 データの生成を行います。 この方式では、まず、ノイズから 生成器が新たに偽物のデータを作り出し、 そして判別器が、 本来の学習データから来た 本物のデータなのか、 あるいは生成器が作り上げた 偽物のデータなのかを判断します。 このような相互作用を 繰り返していくことで、 生成器は、次第に限りなく 本物に近い偽物のデータを 自動的に生成できるようになっていきます。 この画像生成 AI の 仕組みを用いることで、 例えば、低解像度の画像から 高解像度の画像を生成したり、 あるいは本物の人間と見分けのつかない 画像を生成できるようになるわけです。 例えば、こちらの画像は、 Midjourney を用いて、 日本人の女性が夜に微笑んでいる といったプロンプトを与えることで、 生成された画像です。 しかし、実際には、この画像は 架空の人物となっています。