ジェネレーティブ AI とは

最近、生成 AI が大きな話題になっています。 この用語は、教師なしまたは半教師あり学習アルゴリズムに依存して新しいデジタル画像、ビデオ、オーディオ、テキストを作成するあらゆるタイプの人工知能システムを指すのに使用されます。 MIT によると、生成 AI は、過去 XNUMX 年間で AI 分野で最も有望な進歩の XNUMX つです。 

Generative AI を通じて、コンピューターは入力に関連する基本的なパターンを学習し、同様のコンテンツを出力できるようになります。 これらのシステムは、敵対的生成ネットワーク (GAN)、変分オートエンコーダー、トランスフォーマーに依存しています。 

生成 AI に関する誇大宣伝は着実に高まっており、ガートナーはこれを「新興テクノロジーとトレンドが 2022 年にレーダーに与える影響" 報告。 同社によれば、これは市場で最も影響力があり、急速に進化しているテクノロジーの XNUMX つです。 

Gartner レポートの主要な予測には次のようなものがあります。 

• 2025 年までに、創薬および開発の取り組みの 50% で生成 AI が使用されるようになります。
  
• 2025 年までに、生成 AI が全データの 10 パーセントを生成するようになります。 
• 2027 年までに、製造業者の 30% が生成 AI を使用して製品開発の効率を高める予定です。 

生成的 AI 技術 

生成 AI は、既存のテキスト、音声ファイル、または画像を利用して新しいコンテンツを作成できます。 これにより、コンピューターは入力に関連する根本的なパターンを検出できるようになり、同様のコンテンツを生成できるようになります。 

生成 AI は、さまざまな手法を通じてこのプロセスを実現します。 

• 敵対的生成ネットワーク (GAN): GAN は XNUMX つのニューラル ネットワークで構成されます。 ジェネレーターとディスクリミネーター ネットワークがあり、両者の間に平衡を確立するために互いに対峙します。 ジェネレータ ネットワークは、ソース データに似た新しいデータまたはコンテンツを生成します。 弁別ネットワークは、ソースと生成されたデータを区別して、オリジナルに近いものを認識します。 
• トランスフォーマー： Transformer モデルには GPT-3 などの有名なモデルが含まれており、認知的注意を模倣し、入力データ部分の重要性を測定できます。 トランスフォーマーは言語や画像を理解できるように訓練されています。 また、分類タスクを学習し、大規模なデータセットからテキストや画像を生成することもできます。 
• 変分オートエンコーダー: 変分オートエンコーダでは、エンコーダが入力を圧縮コードにエンコードし、デコーダがコードから初期情報を再生します。 正しくトレーニングすると、圧縮表現は入力データ分布をより小さい次元表現として保存できます。 

生成型 AI アプリケーション

生成 AI には、マーケティング、教育、ヘルスケア、エンターテイメントなどの多くの分野にわたる幅広い用途があります。 

ここでは、生成 AI の主なアプリケーションをいくつか紹介します。 

• 健康管理： 敵対的生成ネットワークは医療業界に革命をもたらしています。 過小評価されたデータの偽の例を作成するように学習させ、それをモデルのトレーニングと開発に使用できます。 GAN はデータの識別にも使用され、データのプライバシーとセキュリティが向上します。 これらは、貴重な患者データを侵害する可能性がある取り消しプロセスの主要な問題に対処します。 
• 音楽： 人間の脳を模倣できるニューラル ネットワークを作成することで、生成 AI が音楽にも使用されています。 たとえば、Google の Magenta ソフトウェアは史上初の AI ソングを作成しました。 音楽における生成 AI の最大の利点の XNUMX つは、新しいジャンルを作成できることです。 
• 動画: 映画業界における生成 AI の応用は拡大し続けています。 写真は後で変換できるため、プロは照明や気象条件に関係なくいつでもフレームをキャプチャできます。 生成 AI は、顔の合成や音声のクローン作成を使用して、俳優の画像やビデオをさまざまな年齢で使用できるようにすることもできます。 
• メディア： 生成 AI はメディア業界全体で使用されています。たとえば、超解像度によってコンテンツをアップスケールできます。機械学習技術により、低品質のコンテンツを高品質に変えることができます。 
• ロボット工学： 生成モデリングは、強化機械学習モデルのバイアスを軽減し、シミュレーションと現実世界の抽象的な概念を理解するのに役立ちます。 

生成型 AI の課題

生成 AI には、その利点と用途がすべてある一方で、いくつかの課題もあります。 XNUMX つは、悪意のある者が詐欺行為やスパム ニュースの作成などの悪意のある活動を実行するために使用する可能性があることです。 

生成 AI アルゴリズムがタスクを正常に実行するには、大量のトレーニング データが必要です。 同時に、GAN はまったく新しい画像やテキストを出力することはできず、データを取得して結合して新しい出力を作成する必要があります。 

生成 AI のもう XNUMX つの課題は、GAN などの一部のモデルでは制御が難しく、予期せぬ結果が生じることです。 この場合、モデルが不安定になり、予期しない結果が生成される可能性があります。 

生成型 AI 企業の例

さまざまな用途でジェネレーティブ AI に取り組んでいる企業は数多くあります。 

• Synthesia: 最も有名な生成 AI 企業の 2017 つは、ビデオ合成技術の初期のパイオニアである Synthesia です。 英国に本拠を置くこの会社は XNUMX 年に設立され、ビジュアル コンテンツ作成のための新しい合成メディア テクノロジーを実装し、そのテクノロジーを活用するために必要なコスト、スキル、言語の壁を軽減しています。 
• 主にAI: AI は主に、現実的で代表的な合成データを大規模にシミュレーションできる合成データ エンジンを開発しました。既存のデータからパターン、構造、バリエーションを自動的に学習できます。 
• 合成AI: Synthesis AI は、新しい生成 AI モデルと進化する CGI テクノロジーを組み合わせます。同社によれば、独自のパイプラインにより、洗練されたコンピューター ビジョン モデルをトレーニングするための膨大な量のデータの生成が可能になります。 
• 合成： 合成データの大手企業である Synthetaic は、AI 用の高品質なデータを成長させています。 同社の RAIC (高速自動画像分類) は、大規模な非構造化データセットの分析を自動化するため、従来のアプローチよりも迅速に AI モデルをトレーニングしてデプロイできます。 
• アカミア: シリコン創薬企業である Aqemia は、量子にインスピレーションを得た独自のアルゴリズムを利用して、AI と組み合わせて親和性を予測しています。 この技術は、成功の可能性が高く、より革新的な分子を迅速に発見するのに役立ちます。 
• あいみ： 音楽業界のトップクラスの生成 AI 企業の XNUMX つである AiMi は、リアルタイムで蘇生するダイナミックで無限の電子音楽の流れを提供しています。 AiMi を使用すると、連続したサウンドとビジュアルに没入できる音楽のスケープを作成できます。
  

これらは、生成 AI モデルを活用して革新的で常に進化するテクノロジーを導入している多くの企業のうちのほんの一部です。