AI考その１

2024/6/20

　最新のAIの種類・特徴・問題点・今後の動向をGeminiとChatGPTに聞いた。

---

Gemini

最新のAIの種類と特徴

　近年、AI技術は飛躍的に進化しており、様々な種類のAIが登場しています。以下に、代表的なAIの種類と特徴をまとめます。

1. 強化学習AI

   1. 報酬と罰則を用いて、試行錯誤しながら最適な行動を学習するAI

   2. ゲーム、ロボット制御、自動運転などに応用

   3. 代表的な例：AlphaGo、DeepMind

2. 生成AI

   1. テキスト、画像、音声、動画などを生成するAI

   2. 文章作成、画像編集、音楽制作などに応用

   3. 代表的な例：DALL-E 2、GPT-3

3. 対話型AI

   1. 人間との自然な会話ができるAI

   2. チャットボット、音声アシスタントなどに応用

   3. 代表的な例：Googleアシスタント、Siri

4. 認識AI

   1. 画像、音声、言語などを認識するAI

   2. 顔認証、音声認識、自然言語処理などに応用

   3. 代表的な例：Amazon Rekognition、Google Cloud Speech-to-Text

5. 異常検知AI

   1. データから異常な値やパターンを検知するAI

   2. 詐欺検知、故障予知、セキュリティなどに応用

   3. 代表的な例：HPE Fraud Detection、IBM Watson for Cybersecurity

最新のAIの問題点

　近年、AI技術は目覚ましい進歩を遂げていますが、倫理的な問題や技術的な課題など、様々な問題点が指摘されています。以下に、代表的な問題点をまとめます。

1. 倫理的な問題

   1. AIによる偏見や差別

   2. AIによる意思決定の透明性の欠如

   3. AIによる人間の尊厳の侵害

2. 技術的な課題

   1. AIの学習に必要な膨大なデータ量の確保

   2. AIの学習におけるバイアス問題

   3. AIの悪用に対する対策

AIの今後の動向

　AI技術は今後も進化し続け、様々な分野で活用されることが予想されます。以下に、今後のAIの動向についてまとめます。

1. AIの汎用化

   1. 様々な分野でAIが活用される

   2. 例：医療、教育、金融、製造業

2. AIと人間の協働

   1. AIが人間の補完的な役割を果たす

   2. 例：AIによる意思決定支援、AIによる創造的な作業支援

3. AI倫理の確立

   1. AI開発・利用における倫理的なガイドラインの策定

   2. 例：AIによる偏見や差別を防止するための対策

4. AI安全性の確保

   1. AIの悪用に対する対策の強化

   2. 例：AIによるサイバー攻撃の防止、AIによるテロ行為の防止

　AIは社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めた技術ですが、同時に様々な問題も抱えています。今後、AI技術を責任を持って開発・利用していくことが重要です。

---

ChatGPT

最新のAIの種類と特徴

1. 生成モデル（Generative Models）

   1. 特徴：大量のデータを学習し、新しいデータを生成する能力を持つ。例えば、文章生成、画像生成、音声生成などが可能。

   2. 代表例：GPT-4、DALL-E 2、Stable Diffusion

2. 深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）

   1. 特徴：エージェントが環境との相互作用を通じて報酬を最大化する行動を学習する。ゲームのプレイ、ロボット制御、自動運転車などに応用。

   2. 代表例：DeepMindのAlphaGo、OpenAIのDota 2エージェント

3. トランスフォーマーモデル（Transformer Models）

   1. 特徴：自然言語処理に優れた性能を発揮するモデル。大量のデータを並列処理することで、高精度の翻訳、要約、質問応答を実現。

   2. 代表例：BERT、GPT-4、T5

4. フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）

   1. 特徴：分散されたデバイス上でデータを共有せずに機械学習モデルをトレーニングする方法。データのプライバシーを保護しながら学習可能。

   2. 代表例：GoogleのGboardの次単語予測

5. グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Networks, GNNs）

   1. 特徴：ノードとエッジからなるグラフデータを扱うニューラルネットワーク。ソーシャルネットワーク分析、化学構造解析、推薦システムなどに応用。

   2. 代表例：DeepWalk、GraphSAGE

最新のAIの問題点

1. バイアスと公平性

   1. AIモデルがトレーニングデータに含まれるバイアスを学習し、その結果が不公平な判断を引き起こす可能性がある。例えば、求人採用システムで特定の性別や人種に対する偏見が問題視される。

2. プライバシーの懸念

   1. 個人データを利用するAIシステムでは、データの保護が課題となる。特にフェデレーテッドラーニングやディープラーニングにおいて、データ漏洩のリスクがある。

3. エネルギー消費

   1. 大規模なAIモデルのトレーニングには大量の計算リソースが必要であり、これが環境負荷を増大させる。

4. 説明可能性

   1. 深層学習モデルはブラックボックスとされ、その意思決定のプロセスが人間に理解しにくい。そのため、AIの決定がなぜそうなったのかを説明することが難しい。

5. セキュリティリスク

   1.  AIシステムはサイバー攻撃の対象になり得る。例えば、敵対的生成ネットワーク（GANs）を用いた攻撃や、AIモデルに対する逆向き攻撃が考えられる。

AIの今後の動向

1. AIと倫理の強化

   1. AI開発と利用において倫理的なガイドラインの策定が進み、透明性、公平性、説明可能性を確保するための取り組みが強化される。

2. エッジAIの進展

   1. データをクラウドに送信せずにデバイス上で処理するエッジAIの技術が進展し、リアルタイムでのデータ処理やプライバシー保護が向上する。

3. 多分野融合AI

   1. 医療、金融、教育、農業など、さまざまな分野でAIが融合し、革新的なソリューションが提供される。例えば、医療診断やパーソナライズド教育が進化する。

4. ヒューマン・AIインタラクションの向上

   1. 人間とAIの相互作用がより自然で直感的になる。対話型AIやアシスタントがさらに高度化し、日常生活での活用が増加する。

5. 持続可能なAI

   1. エネルギー効率の高いアルゴリズムや、再生可能エネルギーを活用したデータセンターの利用など、持続可能なAI技術の開発が推進される。

　これらの動向により、AIはより社会に適応し、倫理的かつ持続可能な形で進化していくことが期待されます。

---

追記

　AIのどんなところを利用しいるか知りたく思い、全体を俯瞰するためにAIにまとめてもらおうと思った。その結果ごく一部を利用しているに過ぎないような、気がつかないところで利用しているような状況が見えた。またこうした質問に対してAIによって違いが現れるのだろうか。同じことを答えるのだろうか知りたくてGeminiとChatGPTに同じ問いかけをした。結果Geminiはさらっと返し、ChatGPTの方がすこし深めの回答を返してきた。これまで利用してきて逆な感じがする。いつもGeminiがくどく、Gptはさらっとしていたからだ。

AIに絵を描かせる実験16　｜　AI考その２