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--   生成AI の仕組み  --

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 生成AIの仕組みを一言で言うと、**「学習したデータをもとに、新しいデータを生み出す」**技術です。

 

 従来のAIは、与えられたデータからパターンを学習し、そのパターンに基づいて判断や予測を行うものでした。

 

 一方、生成AIは、学習したデータだけでなく、そのデータ間の関係性や規則性も学習し、それらを基に今までにない新しいデータを生み出すことができます。

 

生成AI:日本政府の取組み」「生成AI:法的動向

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ー目次ー

 

AI入門 第一回 生成AIの仕組みを知ろう (NTTデータ先端技術株式会社)

脳科学とAI/生成AI

脳科学とAI/生成AIの関係

汎用AIAGI)は実現されるのか?

脳科学によって、人間の脳はどこまで解明されている?

脳科学とAIの融合 ~脳情報通信技術の発展とビジネス動向

(株式会社NTTデータ経営研究所)

 

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AI入門 第一回 生成AIの仕組みを知ろう (NTTデータ先端技術株式会社)

生成AIGemini)による要約

 

 

1. はじめに

  • 2018-2019年のAI入門コラム以来、AI技術は大きく進歩しており、今回解説する生成AIは第3.5次ブームまたは第4次ブームと言える。
  • 本稿は生成AIの基礎知識を数式を使わずに解説する。

2. 人工知能への期待と挑戦

  • 深層学習による画像処理技術が発展し、自動運転や無人コンビニなどの実用化が進んでいる。
  • 音声認識技術も高精度化が進み、会議の議事録作成やコールセンターの自動化などが期待されている。
  • 音声認識には、音波波形だけでなく、慣用句や文法知識などを用いた高精度な処理が必要となる。
  • 話の中身の理解や機械翻訳には、自然言語処理技術が用いられる。

3. 自然言語処理の研究

  • 言語モデリングは、人が話す言葉のパターンをモデル化し、意図を読み取ることを目指す。
  • 従来の言語モデルは、代表的なパターンしかカバーできず、実用的な処理には至らなかった。
  • 2018年に発表されたBERTは、Transformerによる双方向のエンコード表現を用いることで、高精度な言語処理を実現した。

4. Transformerによる双方向のエンコード表現

  • Transformerは、系列変換と呼ばれる仕組みを用いて、言葉を別の系列に置き換えるニューラルネットワークの一種である。
  • Transformerは、エンコーダーとデコーダーの2つの部品から構成される。
  • エンコーダーは、入力された言葉をトークンと呼ばれる単位に分割し、それぞれのトークンと他のトークンの関係性を検出することで、入力文の特徴を掴む。
  • デコーダーは、エンコーダーの出力に基づいて、出力文となるトークンを生成する。
  • BERTは、エンコーダーで前後双方向からトークンの特徴を検出することで、高精度な言語処理を実現している。

5. おわりに

  • Transformerは、生成AIの中核となる技術であり、質問応答など様々な応用が可能である。
  • 次回は、Transformerの学習とマルチモーダルAIについて解説する。

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脳科学とAI/生成AI

(生成AI Copilotを利用)

■脳科学とAI/生成AI

 

 脳科学と深層学習、そしてTransformerモデルとの関係については、以下のように説明できます。

 

 脳科学と深層学習: 脳科学の知見は、深層学習の発展に大きな影響を与えています。ニューラルネットワークは、人間の脳内にある神経細胞(ニューロン)とそのつながり、つまり神経回路網を数式的なモデルで表現したものです。深層学習は、このニューラルネットワークをさらに発展させたもので、脳のような高度な認識機能を模倣することを目指しています

 

 Transformerモデル: Transformerは、自然言語処理の分野で革新的な影響を与えたモデルで、特に「Attention Mechanism」という技術を用いています。このメカニズムは、系列データ(テキストや音声など)の各要素間の関連性を計算し、重要な情報に「注意」を向けることで、文脈理解を行います。これにより、単語の表層的な意味だけでなく、文脈に応じた適切な解釈が可能となります。

 

 脳科学の知見は、深層学習モデルの設計において重要な役割を果たしており、Transformerモデルのような最新のAI技術にも影響を与えています。Transformerは、脳の情報処理メカニズムを模倣することで、自然言語処理において高度な認識能力を発揮しています。このように、脳科学、深層学習、そしてTransformerは密接に関連しており、互いに影響を与え合っています。

 

■汎用AIAGI)は実現されるのか?

 

 AIのニューロンを増やし、処理能力を増強することで**汎用人工知能(AGI**が実現されるかどうかについては、現在のところ明確な答えはありません。AGIの実現には、単にニューロンの数を増やすだけではなく、人間のように柔軟で創造的な思考を行えるようなアルゴリズムの開発が必要です。また、人間の脳のように効率的に学習し、経験から知識を抽象化し、一般化する能力も求められます。

 

 現在の深層学習モデルやTransformerは、特定のタスクにおいては人間を超える性能を発揮することがありますが、これらはまだ特化型AIANI)に分類されます。AGIは、あらゆる知的タスクを人間と同等かそれ以上にこなすことができるAIを指し、その実現には脳科学のさらなる理解と、それを基にした新たなアルゴリズムの開発が不可欠です。

 

 脳科学の知見は、深層学習やTransformerモデルの設計において重要なヒントを提供していますが、AGIへの道はまだ長く、多くの研究と技術革新が必要です。現段階では、脳科学の知見を活かしながらも、AIの限界を理解し、それを超えるための新しいアプローチが求められています。

 

脳科学によって、人間の脳はどこまで解明されている?

 

 脳科学の分野では、人間の創造性や感情の起源について多くの研究が行われています。感情は、私たちの行動や意思決定に大きな影響を与える重要な要素であり、それらがどのように脳から生まれるかを理解することは心理学や神経科学の重要な課題です

 

 創造性に関しては、脳内のシナプスの可塑性に基づく学習と記憶によって後天的に形成されると考えられています。環境に適応するために脳内に形成される外界の世界(再現的世界)と脳内に情報を創発させる情報創成の世界が干渉し合うことで、人それぞれの新しい世界、つまり創造性が生み出されるという見解があります

 

 感情の起源については、感情が生まれた原因は「脅威を回避する」という点にあるとされ、脳内で生じた感情は人に何かしらの行動をとらせる必要があります。感情は、脳内で神経伝達物質と呼ばれる脳内物質が作用しているからです。これらの神経伝達物質は、感情を引き起こす主な要素であり、ヒトの感情がどこから生まれるのかという疑問に対する一つの答えとなっています

 

 天才と一般人の脳の違いに関しては、アインシュタインの脳に関する研究があります。アインシュタインの脳では、グリア細胞の数が一般の人と比べて多かったことがわかっています。グリア細胞は、ニューロン(神経細胞)を支え、栄養を供給し、ニューロンの信号伝達に関与する重要な細胞です。アインシュタインの脳のニューロンとグリア細胞の比率は、比較した一般の男性の脳と比べて、圧倒的にグリア細胞が多かったと報告されています。これは、アインシュタインが刺激的な科学的問題を研究する生活を送っていたために、このような高い割合になったものと推測されます。

 

 ただし、これらの研究結果はあくまで一部の例に基づいたものであり、全ての天才や一般人の脳に当てはまるわけではありません。脳科学は日々進化しており、今後も新たな発見が期待されています。また、天才の脳については、その特異性や個々の能力に関する研究が進められていますが、まだ完全には解明されていない部分も多いです。天才の脳と一般の人の脳の違いを完全に理解するためには、さらなる研究が必要です。

 

 

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脳科学とAIの融合 ~脳情報通信技術の発展とビジネス動向

NTTデータ経営研究所

 

1. はじめに

 

 我々の脳は複雑な世界を認識し、価値を学習し、極めて多量の選択肢の中から意思決定を行うなど高度な情報処理を担う臓器である。にその情報表現は、大脳皮質に150億程度存在すると推定されている1神経細胞「ニューロン」が担っており

 

デジタルの世界では半導体素子の2進数表現として現れるところ、脳はニューロンの発火(頻度)で処理している。

人間が自らを「知的」だと思うのはややおこがましい気がするが、「人工知能」という言葉は、基本的にそうした「知的」な人間の情報処理を計算機に実装することを指すものであろう。その時、人間の知性には必ずその計算基盤や計算原理が存在するはずで、それらを解き明かそうとしているのが脳科学や計算神経科学である。

 

 近年のこうした学問分野の発展の背景にあるのは、(少し思い切った表現をすると)我々の「ココロ」が表現されている脳情報、その計算原理を理解したいという、哲学から心理学まで脈々と受け継がれてきた「自分とは何か」を知りたい人類の強い動機である。

 

2. 脳情報通信技術の発展

 

 近年、それらの動機が結実しつつあるがその理由としては

① 脳の状態をセンシングし、膨大な生データから意味のある高度な情報表現を取り出す解析技術が発達した

② 脳の情報表現に介入する技術により、情報表現と認知状態の因果的な関係を見出すことができるようになってきた

③ 機械学習、特にニューラルネットワークの分野で、脳の情報処理アーキテクチャに近いデザインでモデルを作り、シミュレートすることができるようになった

 

 という三つの要因が大きく、これら脳の情報処理に関わる各種の技術は脳情報通信技術と総称される(図1)。

 

以下続く

 

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