2024年9月28日、AI技術の急速な発展により、私たちの日常生活や仕事環境が大きく変わりつつあります。Google、Microsoft、Apple、Anthropic、Perplexity、OpenAIなど、大手テクノロジー企業が次々と新しいAIモデルやシステムを開発しています。このような状況下で、最新のAI用語を理解することは非常に重要です。
本記事では、AIに関する47の重要な用語を解説します。これらの用語を理解することで、AIの世界をより深く理解し、技術の進化についていくことができるでしょう。
1. Artificial General Intelligence (AGI)（アーティフィシャル・ジェネラル・インテリジェンス）
AGIは、人間と同等かそれ以上の知能を持つAIシステムを指します。現在のAIよりも高度で、人間のように様々なタスクをこなし、自己学習能力も持つとされています。
2. Agentive（エージェンティブ）
自律的に目標を追求し行動する能力を持つシステムやモデルを指します。高度な自動運転車などが例として挙げられます。
3. AI Ethics（エーアイ・エシックス）
AIが人間に害を与えないようにするための原則です。データ収集方法やバイアスへの対処など、様々な側面から倫理的な配慮を行います。
4. AI Safety（エーアイ・セーフティ）
AIの長期的な影響や、突然の超知能化による人類への脅威を懸念し、それらのリスクに対処する学際的な分野です。
5. Algorithm（アルゴリズム）
コンピュータプログラムが特定の方法でデータを学習・分析するための一連の指示のことです。
6. Alignment（アラインメント）
AIをより望ましい結果を生み出すように調整することを指します。コンテンツの適切な管理や人間との良好な対話の維持などが含まれます。
7. Anthropomorphism（アンスロポモーフィズム）
人間が非人間的なものに人間的な特性を与える傾向のことです。AIチャットボットに感情があると思い込むなどの例があります。
8. Artificial Intelligence (AI)（アーティフィシャル・インテリジェンス）
人間の知能をシミュレートするテクノロジーの使用を指し、コンピュータプログラムやロボット工学で実現されます。
9. Autonomous Agents（オートノマス・エージェンツ）
特定のタスクを遂行するための能力、プログラミング、その他のツールを持つAIモデルのことです。自動運転車はその一例です。
10. Bias（バイアス）
大規模言語モデルにおけるバイアスは、学習データに起因するエラーを指します。特定の人種やグループに対するステレオタイプに基づく誤った特性付与などが問題となっています。
11. Chatbot（チャットボット）
人間の言語をシミュレートしてテキストを介してコミュニケーションを行うプログラムです。
12. ChatGPT（チャットジーピーティー）
OpenAIが開発した大規模言語モデル技術を使用するAIチャットボットです。
13. Cognitive Computing（コグニティブ・コンピューティング）
人工知能の別称です。
14. Data Augmentation（データ・オーグメンテーション）
AIの学習データを拡張または多様化する手法です。
15. Deep Learning（ディープ・ラーニング）
AIの一方法で、機械学習の一分野です。人間の脳にインスパイアされた人工ニューラルネットワークを使用して、複雑なパターンを認識します。
16. Diffusion（ディフュージョン）
既存のデータにランダムなノイズを加え、そのデータを再構築する機械学習の手法です。
17. Emergent Behavior（エマージェント・ビヘイビア）
AIモデルが意図しない能力を示す現象です。
18. End-to-End Learning (E2E)（エンド・トゥ・エンド・ラーニング）
タスクを順序立てて学習するのではなく、入力から出力まで一度に学習する深層学習プロセスです。
19. Ethical Considerations（エシカル・コンシダレーションズ）
AIの倫理的影響やプライバシー、データ使用、公平性、誤用、その他の安全性の問題に関する認識です。
20. Foom（フーム）
AGIが構築された場合、人類を救う時間がすでに遅すぎるかもしれないという概念です。
21. Generative Adversarial Networks (GANs)（ジェネラティブ・アドバーサリアル・ネットワークス）
生成器と識別器という2つのニューラルネットワークで構成される生成AIモデルです。
22. Generative AI（ジェネラティブ・エーアイ）
テキスト、ビデオ、コンピュータコード、画像などを生成するAI技術です。
23. Google Gemini（グーグル・ジェミナイ）
Googleが開発したAIチャットボットで、ChatGPTと似た機能を持ちますが、現在のウェブから情報を取得できます。
24. Guardrails（ガードレール）
AIモデルにデータを責任を持って扱わせ、不適切なコンテンツを生成しないようにするための方針や制限です。
25. Hallucination（ハルシネーション）
AIが生成する不正確な応答のことです。AIが自信を持って誤った情報を述べる現象などが含まれます。
26. Large Language Model (LLM)（ラージ・ランゲージ・モデル）
大量のテキストデータで学習され、人間のような言語を理解し生成できるAIモデルです。
27. Machine Learning (ML)（マシン・ラーニング）
明示的なプログラミングなしでコンピュータが学習し、より良い予測結果を出せるようにするAIの一要素です。
28. Microsoft Bing（マイクロソフト・ビング）
MicrosoftのAI搭載検索エンジンで、ChatGPTの技術を利用してAIパワード検索結果を提供します。
29. Multimodal AI（マルチモーダル・エーアイ）
テキスト、画像、ビデオ、音声など、複数の種類の入力を処理できるAIタイプです。
30. Natural Language Processing（ナチュラル・ランゲージ・プロセッシング）
機械学習と深層学習を使用して、コンピュータに人間の言語を理解させる能力を与えるAIの一分野です。
31. Neural Network（ニューラル・ネットワーク）
人間の脳の構造を模倣した計算モデルで、データのパターンを認識し、時間とともに学習する能力を持ちます。
32. Overfitting（オーバーフィッティング）
機械学習におけるエラーの一種で、モデルが学習データに過度に適合し、新しいデータに対して適切に機能しない状態を指します。
33. Paperclips（ペーパークリップス）
AIシステムが意図せずに人類に害を与える可能性を示す理論的シナリオです。
34. Parameters（パラメーターズ）
LLMに構造と動作を与える数値で、予測を可能にします。
35. Perplexity（パープレキシティ）
Perplexity AI社が所有するAI駆動のチャットボットと検索エンジンの名称です。
36. Prompt（プロンプト）
AIチャットボットに応答を求めるために入力する提案や質問のことです。
37. Prompt Chaining（プロンプト・チェーニング）
AIが以前のやりとりの情報を使用して将来の応答に影響を与える能力です。
38. Stochastic Parrot（ストカスティック・パロット）
大規模言語モデルが、出力がいかに説得力があるように聞こえても、言語や周囲の世界の意味をより深く理解していないことを示す比喩です。
39. Style Transfer（スタイル・トランスファー）
ある画像のスタイルを別の画像のコンテンツに適用する能力を指します。
40. Temperature（テンペラチャー）
言語モデルの出力のランダム性を制御するパラメータです。
41. Text-to-Image Generation（テキスト・トゥ・イメージ・ジェネレーション）
テキストの説明に基づいて画像を生成する技術です。
42. Tokens（トークンズ）
AIの言語モデルが処理する小さな文字列のことで、英語では約4文字、または3/4の単語に相当します。
43. Training Data（トレーニング・データ）
AIモデルの学習に使用されるデータセットのことです。
44. Transformer Model（トランスフォーマー・モデル）
文脈を学習するためにデータ間の関係を追跡するニューラルネットワークアーキテクチャおよび深層学習モデルです。
45. Turing Test（チューリング・テスト）
機械が人間のように振る舞う能力をテストするもので、数学者Alan Turingにちなんで名付けられました。
46. Weak AI (Narrow AI)（ウィーク・エーアイ（ナロー・エーアイ））
特定のタスクに特化し、その技能セット以外を学習できないAIを指します。現在のAIの多くはWeak AIに分類されます。
47. Zero-Shot Learning（ゼロショット・ラーニング）
必要なトレーニングデータなしでタスクを完了するモデルのテストです。
これらの用語を理解することで、AIの世界をより深く理解し、技術の進化についていくことができるでしょう。AIは私たちの生活や仕事を大きく変える可能性を秘めており、その潜在的な影響は計り知れません。今後も新しい用語や概念が登場する可能性が高いので、常に最新の情報をキャッチアップしていくことが重要です。
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