- 人工知能の仕組みの基本を学ぶ
AIの仕組み
先に、人工知能がさまざまな分野で活用され、私たちの日常生活に多大な影響を及ぼしていることをお分かりいただけただろう。人工知能とは何か、どのように機能するのか、もう少し掘り下げてみましょう。
真の人工知能は、まだここまで来ていない。完全に人間のように考え、行動するシステムはまだ存在しない。私たちが日常生活でAIといえば、機械学習を思い浮かべるだろう。
このカリキュラムでAIについて話す場合、実際には人工知能の2つのサブセット、機械学習と生成AIについて話すことになる。
それは何なのか？
機械学習
とは、機械（コンピューター）がパターンを識別するために「学習」することで、予測を行うことができるAIのサブセットである。
Youtubeがあなたが次に見たい動画を予測したり、Facebookが画像内のあなたの顔を識別したりするのはそのためだ。
生成AI
は、テキスト、画像、音声を生成することができる。大規模言語モデルを使用することで、大量の既存データに基づいてコンテンツを作成することができる。
ChatGPTやDALL-Eは、現在人気のあるジェネレーティブAIの例である。
機械学習についてさらに深く掘り下げてみよう。
機械学習には3つの主要部分がある。
データセット
学習アルゴリズムでパターンを見つける
予想だ！
出典: “Learning about Artificial Intelligence: A hub of MIT resources for K-12 students”, MIT Media Lab
データセット
- AIは学習するために多くのデータを必要とする。 AIは データセットこれは非常に大きなデータの集合です！今日の世界では、コンピューターはかつてないほど多くのデータにアクセスできる。これが、AIがここ数年で大きな進歩を遂げた理由のひとつだ。
AIだ：
- データから学ぶ
- やがて自分でパターンを見つけられるようになる
- 新しいデータを取り込むとき
- 予測を立てることができる
- パターンに基づいている。
ストップ＆ディスカッション
AIはどこからデータを得るのか？まあ、AIはあなたや私から多くの情報を得ている。
あなたのご家庭では、テクノロジーによって毎日どのようなデータを作成していますか？
一例
それでは、グーグルマップがどのようにAIを使って目的地までの道案内をしてくれるのか、順を追って見ていこう。各ボックスにカーソルを合わせると、Googleマップが各パーツにどのように対応しているかがわかります。
データセット
データセット
- 現在地
- 目的地
- モード（徒歩、車、公共交通機関）
- トラフィック
ファインズ・パターン
ファインズ・パターン
予測する
予測する
ストップ＆ディスカッション
さあ、やってごらん！
Youtubeを使って、そのプロセスをステップ・スルー。
- データセットとは？
- Youtubeはどのように学ぶのか？
- 何を予測しているのか？
振り返り
人工知能を作るために何が必要かを垣間見たところで、あなたが解決しようとしている問題と、AIがどのように役立つかを考えてみてはいかがだろうか。
主な用語のおさらい
- 人工知能（AI）- 通常は人間にしかできないと考えられているタスクを実行できる機械／プログラミング
- 機械学習- AI（人工知能）のサブセットで、データを使って学習させ、予測を行うためにパターンを認識するように「学習」させる技術。
- ジェネレーティブAI - テキスト、画像、音声などのコンテンツを作成する能力を持つ技術。
- 大規模言語モデル- 膨大なデータを使って学習させた、テキストを予測・生成するAIモデル
- データセット - AIにパターンを認識させ、何かを予測させるために使用される情報。
追加リソース
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