ジェネレーティブ AI とははい、今日、誰もが同じ質問をしています。 2020 年以降、ジェネレーティブ AI への支出は 425% 増加し、20 億ドルを超えています。 今日のジェネレーティブ AI の最もよく知られている用途のいくつかは、機械学習の領域にあります。 この方法を使用して、トレーニング データを利用して、写真、動画、さらにはテキストなどの新しいコンテンツを生成できます。
ChatGPT、DALL-E 2、および Bing AI は、よく知られたジェネレーティブ AI ツールの一部です。
ジェネレーティブ AI とは
生成型人工知能 (AI) 分野では、既存のデータを単に分析して分類するのではなく、新しいデータをゼロから生成しようとします。 汎用人工知能 (AI) は、既存のデータから新しい意味を作成できる機械学習システムを表します。 ChatGPT、GPT-3.5、DALL-E、MidJourney、Jasper、Stable Diffusion は、DeepMind の Alpha Code (GoogleLab) と並んで、生成 AI ツールのトップです。
今後50年間で最も重要なテクノロジーは何ですか?
Emad は、それがジェネレーティブ AI であると考えています。 年齢逆転技術だと思います。 どう思いますか？ pic.twitter.com/ZLBBu65fkX
— Peter H. Diamandis、MD (@PeterDiamandis) 2023 年 2 月 8 日
生成型人工知能とは、テキスト、音声ファイル、写真 (AI) などの既存のソースから新しい情報を作成できるようにするテクノロジを指します。 入力を複製するために、コンピューターは生成型人工知能を使用して、根底にあるパターンを特定できるようになりました。
3 つのジェネレーティブ AI 手法があります。
- 敵対的生成ネットワーク (GAN): 「ジェネレーター」と「ディスクリミネーター」という 2 つの別個のニューラル ネットワークが GAN を構成します。 これらのニューラル ネットワークは、幸せな媒体を見つけるために互いに競合しています。
- 変圧器: GPT-3、LaMDA、Wu-Dao などのトランスフォーマーは、人間の認知モデルを使用して、入力データセットのさまざまな部分の相対的な重要性を判断できます。 彼らは言語と画像を認識するように訓練され、大規模なデータベースから新しいものを開発するように教えられ、既存のものを分類するように教えられます.
- 変分自動エンコーダー: エンコーダーは入力を圧縮コードに変換し、デコーダーはそれを使用して元のデータを復元します。
ジェネレーティブ AI ツールの重要性
感性と審美性を兼ね備えたものを作る機械の可能性は、まだ開発段階に入っています。 定義上、生成型人工知能とは、コンピューターが既存のものを分析するのではなく、何か新しいものを生成するインスタンスを指します。
ジェネレーティブ AI テクノロジは、人間が手作業で生成できるものよりも高速で費用対効果が高く、場合によっては人間が生成するものよりも優れたものになる方向に急速に進歩しています。 ソーシャル メディア、ビデオ ゲーム、広告、建築、コンピューター プログラミング、グラフィック デザイン、製品開発、法律、マーケティング、販売などは、イノベーションの機が熟した分野のほんの一部です。 しかし、ジェネレーティブ AI によって、さまざまな消費者部門で生産を強化、加速し、費用対効果を高めることができる可能性があります。 これは、一部のタスクが完全に AI に置き換えられる可能性がある一方で、他のタスクは人間と機械の間の密接な反復的な創造的ループからより多くの恩恵を受けるためです。 創造的および知的労働の限界費用をゼロに削減するジェネレーティブ AI の可能性は刺激的です。これは、労働者あたりの産出量、GDP、および株価の大幅な増加につながる可能性があるためです。
多くの個人は、知識労働と創造的労働を行うためにかなりの報酬を得ており、どちらもジェネレーティブ AI が強化したいと考えています。 ジェネレーティブ AI を使用すると、特定の分野で生産性とイノベーションが少なくとも 10% 向上する可能性があります。 これは、速度、効率、機能など、あらゆる点で向上していることを意味します。 その結果、ジェネレーティブ AI によって生み出される経済的価値は、数兆ドルになる可能性があります。
ジェネレーティブ AI アプリケーション
生成型人工知能 (AI) の分野は急速に成長しており、現在では多くの用途が含まれています。 写真、長文テキスト、電子メール、ソーシャル ネットワークの投稿、音声録音、構造化データ、さらにはソース コードなどは、処理できる情報の種類のほんの一部です。 さらに、オリジナルの資料を作成したり、翻訳したり、質問に答えたり、感情分析を行ったり、要約したり、短いビデオを作成したりすることもあります。 企業は、これらのユニバーサル コンテンツ エンジンを採用することで大きな利益を得ることができます。 現在、ジェネレーティブ AI の最も一般的な用途のいくつかは、マーケティングのコンテキストで使用されています。 ヘルスケアとライフ サイエンスにおけるジェネレーティブ AI の将来のアプリケーションには、疾患の検出と潜在的な治療法の特定が含まれる可能性があります。
当面の間、実際に発生する可能性のあるジェネレーティブ AI の次の例を検討してください。
- コピーライティング
- ライティングアシスタント
- コード生成
- アートジェネレーション
- ゲーム
- メディア/広告
- デザイン
- ソーシャルネットワーク
最高のジェネレーティブ AI ツール
最高のジェネレーティブ AI ツールのいくつかを既に確認しました。
- アートブリーダーAI
- ビンビン
- グーグル吟遊詩人 AI
- チャットGPT
- Google MusicLM AI
- トメあい
- スターリーAI
- チンチラ AI
- ユーバーダック AI
- MyHeritage AI タイム マシン
- メタギャラクティカ AI
- Make-A-Video メタ AI
- ウォンボドリーム
- ダルイー2
- 安定拡散AIアートジェネレーター
ジェネレーティブ AI 画像
上記のジェネレーティブ AI ソリューションの大部分は、新しい画像の生成に重点を置いています。 2 次元、3 次元、さらには 4 次元のグラフィックスを生成できる AI ツールは、開始点としてテキスト入力を必要とします。 人工知能によって生成されたこれらの写真のサンプルを見てください。
ジェネレーティブ AI が達成できる印象的な結果の一例は、人間の写真のようにリアルな描写の作成です。 写真に簡単に合格する可能性のあるジェネレーティブ AI のサンプルについては、以下を参照してください。
アバターの作成は、画像生成の分野における AI の一般的な用途です。 TikTok は、ジェネレーティブ AI のインスタンスを共有するために最も広く使用されているプラットフォームの 1 つです。
@dawnaiapp アプリ名はドーンAI
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♬美学 – トラン・キム
ジェネレーティブ AI 技術により、宇宙飛行士、19 世紀の高貴な人物、中世の騎士、古代エジプトのファラオなど、あらゆる歴史上の人物のペルソナを簡単に想定できます。
生成 AI 画像は、人工知能の唯一の例ではありません。 OkCupid が ChatGPT で生成されたマッチの質問をテストしていることをご存知ですか? ジェネレーティブ AI が改善されると、新しい例がリストに追加されます。
Source: ジェネレーティブ AI とは何か、なぜ重要なのか?
