GPU、ASIC（TPU、NPU）、FPGAなど

機械学習、深層学習、強化学習、転移学習など

構造化データ、非構造化データなど

データ収集、データクリーニング、データ標準、データストレージなど。

象徴主義学校

コネクショニスト学校

行動主義学校

進化学校

ベイズ主義

類推の学校

エキスパートシステム、ナレッジグラフ

機械学習、ディープラーニング

行動主義、進化的計算

単一のタスクまたは関連タスクのグループのみに特化しており、一般的なインテリジェンス機能はありません

一定の一般的な知能能力を持ち、それを理解し、学習し、さまざまなタスクに適用できる

創造性、社会的スキルなど、ほぼすべての面で人間の知性を超えています。

1940 年代から 1956 年のチューリング テスト

ダートマス会議 1956

象徴主義 1956-1973

象徴主義 (エキスパート システム) 1980 ～ 1990 年

1994年～現在 機械学習、深層学習

アルゴリズムはラベル付きデータセットから学習します。つまり、各トレーニング サンプルには既知の結果があります。

アルゴリズムはラベルのないデータセットから学習します

少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータをトレーニング用に組み合わせます

試行錯誤を通じて、どの行動が報われ、どの行動が罰をもたらすかを学びます

ディープラーニング、特にディープニューラルネットワーク学習

これは機械学習の重要な分野です

深層学習アルゴリズムは、より多くの「隠れ層」(数百) を使用するため、より強力になり、ニューラル ネットワークがより困難な仕事を実行できるようになります。

TensorFlow (Google)

カフェ(BVLC)

ケラス(fchollet)

CNTK (マイクロソフト)

トーチ7 (メタ)

パドルパドル (百度)

マインドスポア (ファーウェイ)

大きなパラメータースケールと複雑なコンピューティング構造を備えた機械学習モデル

ほとんどの大規模モデルの基本的なコア構造は、Transformer とそのバリアントです。

現在よく言われる大規模モデルは主に大規模言語モデル(Large Language Model)です。

事前トレーニング

微調整

用途別

特徴別

機能別

押してソースを切り替えます

サブスクリプションモデル

APIサービスモデル

プラットフォームサービスモデル

カスタマイズされたサービスモデル

広告およびプロモーションモデル

データ認証モデル

人工知能テクノロジーを使用してコンテンツを自動的に作成または生成します

生成されるコンテンツには、テキスト、コード、画像、音楽、ビデオなどが含まれます。

テキストを生成する

ヴィンセントの絵

ヴィンセント・オーディオ

ヴィンセント・ビデオ

画像認識、視覚認識、顔認識、ビデオ認識、テキスト認識、歩行認識...

音声認識、声紋認識、音声合成、音声インタラクション...

情報理解、テキスト校正、機械翻訳、自然言語生成...

在宅サービスロボット、医療ロボット、ホテルサービスロボット、産業用ロボット…。

自動化された生産、インテリジェントな品質検査、設備の運用と保守、サプライチェーン管理...

医用画像解析、遺伝子配列、疾患予測、創薬研究開発、個別化治療…。

リスク管理、信用評価、不正行為監視、定量的取引、市場予測...

パーソナライズされた学習パス、インテリジェントな個別指導、コースの推奨事項…

自動運転、ルートの最適化、交通分析、緊急時計画…。

原稿収集と執筆、資料作成、文章磨き……。

キャラクターデザイン、要素生成、プロットデザイン、特殊効果制作...

AI は、反復的で退屈な作業を自動化し、生産効率と品質を向上させ、人件費を削減します。

AI はガバナンスの効率を向上させるだけでなく、新しいビジネス モデル、製品、サービスをもたらし、経済を刺激します。

AI はガバナンスの効率を向上させるだけでなく、新しいビジネス モデル、製品、サービスをもたらし、経済を刺激します。

AI は私たちがいくつかのタスクを完了し、生活の質を向上させるのに役立ちます

AI は、病気の治療、災害予測、気候予測、貧困撲滅においても重要な役割を果たすことができます。

多数の人間の雇用を脅かし、大量の失業を引き起こす可能性がある

AIは戦争と欺瞞（声を模倣したり顔を変えて詐欺を行う）に使用されます。

国民の権利の侵害（過剰な情報収集、プライバシーの侵害）

少数の企業だけが高度な AI テクノロジーを保有している場合、社会的不平等が悪化する可能性があります

AIアルゴリズムのバイアスも不公平につながる可能性がある

AIがますます強力になるにつれて、人々はAIに依存し、独立して考えて問題を解決する能力を失います。

AIの強力な創造性は、人間の創作意欲や自信を失わせる可能性があります。

AIの開発をめぐっては、セキュリティ（データ漏洩、システムクラッシュ）、倫理などの問題も山積しています。