生成AIとは何か？

生成AIは最近、多くの話題を集めています。生成AIとは、教師なし学習または半教師あり学習アルゴリズムに頼るタイプの人工知能システムで、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ために使用される用語です。MITによると、生成AIは過去10年間でAI分野で最も期待される進歩の一つです。

生成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、生成対抗ネットワーク（GANs）、バリアシオナル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の周りの話題は着実に成長しており、Gartnerは「2022年の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」レポートに生成AIを含めています。同社によると、生成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。

Gartnerのレポートからの一部の重要な予測は以下の通りです：

• 2025年までに、薬剤発見と開発のイニシアチブの50パーセントで生成AIが使用されることになります。
• 2025年までに、生成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、製造業の30パーセントが生成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AIテクニック

生成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。コンピューターが入力に関連する基本的なパターンを検出できるため、同様のコンテンツを生成することができます。

生成AIは、以下のようなさまざまなテクニックを使用してこのプロセスを達成します：

• 生成対抗ネットワーク（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。ジェネレータネットワークとディスクリミネータネットワークが対立関係にあり、2つのネットワークの間で均衡を確立します。ジェネレータネットワークは、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ネットワークは、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には、GPT-3のような大きな名前があり、認知的注意を模倣し、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、また、大き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。 
• バリアシオナルオートエンコーダー：バリアシオナルオートエンコーダーでは、エンコーダーが入力を圧縮コードにエンコードし、デコーダーが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、圧縮表現は入力データの分布を小さな次元の表現として保存することができます。

生成AIアプリケーション

生成AIのアプリケーションは、広範囲にわたり、市場、教育、ヘルスケア、エンターテインメントなどの多くの分野にわたっています。

生成AIのトップアプリケーションの一部は以下の通りです：

• ヘルスケア：生成対抗ネットワークは、ヘルスケア業界を革命しています。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して開発するために使用できます。GANsは、データの特定、プライバシーとセキュリティの向上にも使用されます。データの逆転プロセスを解決し、貴重な患者データを危険にさらすことができます。 
• 音楽：生成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で、音楽でも使用されています。例えば、GoogleのMagentaソフトウェアは、初めての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AIの映画業界への応用は、成長を続けています。生成AIにより、プロフェッショナルは、照明や天候の条件に関係なく、いつでもフレームをキャプチャすることができます。写真は、後で変換することができます。生成AIは、顔の合成と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ができます。 
• 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。例えば、超解像度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。マシンラーニング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実世界で抽象的な概念を理解するのに役立ちます。

生成AIの課題

生成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AIは、悪意のある行為者によって、詐欺やスパムニュースの作成などの悪意のある活動に使用される可能性があります。

生成AIアルゴリズムは、タスクを成功させるために多く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AIのもう一つの課題は、予期しない結果です。GANsのようなモデルは、制御が難しい場合があります。そうすると、モデルは不安定になり、予期しない結果を生成することができます。

生成AI企業の例

生成AIを使用する企業は、さまざまなアプリケーションで活躍しています：

• Synthesia：最も有名な生成AI企業のひとつは、Synthesiaです。Synthesiaは、ビデオ合成技術の先駆けでした。同社は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コンテンツの作成に実装し、テクノロジーを活用するために必要なコスト、スキル、言語の障壁を減らしています。 
• 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、現実的なシミュレーションデータを大規模に生成することができます。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、独自の生成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先駆的な企業です。同社は、高品質のデータをAIに提供しています。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を分析することを自動化し、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することができます。 
• Aqemia：Aqemiaは、シリコ薬剤発見会社です。同社は、ユニークな量子インスパイアアルゴリズムを使用して、アフィニティを予測し、AIと組み合わせます。このテクニックは、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。 
• AiMi：音楽業界で最も先進的な生成AI企業のひとつは、AiMiです。AiMiは、リアルタイムで再アニメーションする、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、サウンドとビジュアルであなたを没入させる音楽風景を作成することができます。

これらは、生成AIモデルを使用して革新的なテクノロジーを導入する多くの企業のうちのわずかです。