生成的なAIとは何か？

生成的なAIは最近、多くの話題を集めています。この用語は、教師なしまたは半教師ありの学習アルゴリズムに頼る任意のタイプの人工知能システムを指します。生成的なAIは、デジタル画像、ビデオ、オーディオ、テキストを作成します。MITによると、生成的なAIは、過去10年間でAI分野で最も有望な進歩の一つです。

生成的な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することができます。これらのシステムは、生成的な敵対的ネットワーク（GANs）、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。

生成的なAIの周りの話題は、次第に増えています。ガートナーは、生成的なAIを「エマージングテクノロジーとトレンドのインパクトレーダー2022」レポートに含めています。同社によると、生成的なAI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ひとつです。

ガートナーのレポートからのいくつかの重要な予測は以下の通りです：

• 2025年までに、生成的なAIは、50パーセントの薬物発見と開発イニシアチブで使用されることになります。
• 2025年までに、生成的なAIは、すべてのデータの10パーセントを生成することになります。
• 2027年までに、30パーセントの製造業者は、生成的なAIを使用して製品開発の有効性を高めることになります。

生成的なAIのテクニック

生成的なAIは、既存のテキスト、オーディオファイル、または画像を使用して新しいコンテンツを作成することができます。コンピューターは、入力に関連する基本的なパターンを検出して、同様のコンテンツを生成することができます。

生成的なAIは、以下のテクニックを使用してこのプロセスを達成します：

• 生成的な敵対的ネットワーク（GANs）：GANsは、2つのニューラルネットワークで構成されています。ジェネレーターとディスクリミネーターは、2つのネットワークの間でバランスをとるために対立しています。ジェネレーターは、新しいデータまたはコンテンツを生成します。ディスクリミネーターは、元のデータと生成されたデータを区別して、どちらが元のデータに近いかを認識します。
• トランスフォーマー：トランスフォーマーモデルは、GPT-3などの大規模なモデルを含みます。トランスフォーマーは、認知的な注意を模倣し、入力データの部分の重要性を測定することができます。トランスフォーマーは、言語または画像を理解するためにトレーニングされ、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または画像を生成することができます。
• 変分オートエンコーダー：変分オートエンコーダーでは、エンコーダーは入力を圧縮されたコードにエンコードし、デコーダーはコードから初期の情報を再生します。正しくトレーニングされた場合、圧縮された表現は入力データの分布を小さい次元の表現として保存することができます。

生成的なAIのアプリケーション

生成的なAIには、幅広い分野にわたる多くのアプリケーションがあります。マーケティング、教育、ヘルスケア、エンターテインメントなどです。

生成的なAIのいくつかのトップアプリケーションは以下の通りです：

• ヘルスケア：生成的な敵対的ネットワークは、ヘルスケア業界を革命しています。生成的なAIは、未表現データの偽の例を生成するために使用できます。これらの例は、モデルをトレーニングおよび開発するために使用できます。GANsは、データの識別、データのプライバシーとセキュリティの向上にも使用されます。GANsは、貴重な患者データを危険にさらす可能性のある逆変換プロセスの大きな問題に対処します。
• 音楽：生成的なAIは、音楽業界でも使用されています。生成的なAIは、人間の脳を模倣することができるニューラルネットワークを作成することができます。たとえば、GoogleのMagentaソフトウェアは、最初のAIソングを作成しました。生成的なAIの音楽における最大の利点のひとつは、新しいジャンルの作成能力です。
• モーション・ピクチャー：生成的なAIの映画業界への応用は、次第に増えています。生成的なAIは、フレームを任意の時間にキャプチャすることを可能にし、照明や天候に関係なく、写真を後で変換することができます。生成的なAIは、顔の合成やボイス・クローニングを使用して、俳優の画像やビデオを異なる年齢で使用することもできます。
• メディア：生成的なAIは、メディア業界全体で使用されています。たとえば、生成的なAIは、スーパーリゾリューションを使用してコンテンツをアップスケールすることができます。機械学習のテクニックを使用して、低品質のコンテンツを高品質のコンテンツに変換することができます。
• ロボティクス：生成的なモデリングは、強化学習モデルが偏りを少なくし、シミュレーションと現実の世界で抽象的な概念を理解するのに役立ちます。

生成的なAIの課題

生成的なAIには、多くの利点とアプリケーションがありますが、課題もあります。生成的なAIは、悪意のある行為者によって悪用される可能性があり、詐欺やスパムニュースの作成など、悪意のある活動を行うことができます。

生成的なAIアルゴリズムは、タスクを成功裏に実行するために大量のトレーニングデータが必要です。同時に、GANsは、完全に新しい画像やテキストを出力することはできません。データを組み合わせて新しい出力を生成する必要があります。

生成的なAIの別の課題は、予期せぬ結果です。GANsなどのモデルは、制御が難しい場合があり、モデルは不安定になり、予期せぬ結果を生成する可能性があります。

生成的なAIの会社の例

生成的なAIを使用する会社は、幅広いアプリケーションで活躍しています：

• Synthesia：生成的なAIの会社のひとつは、Synthesiaです。Synthesiaは、ビデオシンセシステクノロジーの初期のパイオニアでした。イギリスに本拠を置くこの会社は、2017年に設立され、新しい合成メディアテクノロジーを視覚的なコンテンツ作成に実装し、テクノロジーを活用するために必要なコスト、スキル、言語の壁を低減しています。
• Mostly AI：Mostly AIは、シンセティックデータエンジンを開発しました。このエンジンは、現実的で代表的なシンセティックデータを大規模にシミュレートすることができます。Mostly AIのエンジンは、既存のデータからパターン、構造、変化を自動的に学習することができます。
• Synthesis AI：Synthesis AIは、生成的なAIモデルと進化するCGIテクノロジーを組み合わせています。同社によると、独自のパイプラインは、洗練されたコンピュータビジョンモデルをトレーニングするために大量のデータを生成することができます。
• Synthetaic：Synthetaicは、シンセティックデータの会社です。同社のRAIC（Rapid Automatic Image Categorization）は、大規模で構造化されていないデータセットの分析を自動化し、AIモデルをトレーニングしてデプロイすることができます。
• Aqemia：Aqemiaは、シルシオ薬物発見の会社です。Aqemiaは、ユニークな量子インスパイアされたアルゴリズムを使用して、アフィニティを予測し、AIと組み合わせて、より革新的な分子を迅速に発見することができます。
• AiMi：音楽業界におけるトップの生成的なAIの会社のひとつは、AiMiです。AiMiは、リアルタイムで再アニメ化する、ダイナミックでエンドレスな電子音楽のフローを提供します。AiMiを使用して、連続したサウンドとビジュアルで没入する音楽風景を作成することができます。

これらは、革新的なテクノロジーをもたらすために生成的なAIモデルを活用する多くの会社のうちのわずかです。