【生成AI入門】AGI・ASI・シンギュラリティの違いとは？ポストヒューマン知能をわかりやすく解説
「AIはいつか人間を超えるのか?」——このテーマがニュースや書籍で語られるとき、必ず登場するのがAGI・ASI・シンギュラリティという3つの言葉です。この記事では、それぞれの意味の違いだけでなく、言葉が生まれた背景、賛否両論の中身、そして「なぜ実現していない概念を学ぶのか」まで、一段深く掘り下げます。
【E資格】深層強化学習のモデル｜DQN・A3C（Q学習・Experience Replay・Actor-Critic）
深層強化学習は、試行錯誤を通じて報酬を最大化する行動を学ぶ強化学習に、深層ニューラルネットワークによる関数近似を組み合わせた分野です。この項目では、価値ベースの代表であるDQNと、方策ベース(Actor-Critic)の代表であるA3Cを軸に、行動価値関数・TD学習・Q学習・Experience Replay・方策勾配法といった基礎概念を学びます。
【生成AI入門】知識カットオフとは？AIが最新情報を知らない理由と付き合い方をやさしく解説
最新の話題を質問したのに、なぜか少し前の情報で答えが返ってきた——生成AIを使っていると、そんな経験をすることがあります。その正体が今回のキーワード「知識カットオフ」です。この記事では、なぜカットオフが生まれるのか、カットオフを過ぎた質問にAIがどう振る舞うのか、そしてどう付き合えばよいのかまで、一段深く解説します。
【生成AI入門】マルチモーダルとは？AIが画像や音声を理解する仕組みをわかりやすく解説
写真を見せると内容を説明し、話しかけると声で返してくれる。いまのAIのこうした能力を支えるのが「マルチモーダル」です。この記事では、親記事で学んだ全体像から一歩踏み込み、「言葉のモデルがどうやって画像や音声を読めるようになるのか」という仕組みの部分を中心に、初心者向けに解説します。
【生成AI入門】アラインメントとは｜RLHFとインストラクションチューニングをやさしく解説
ChatGPTに質問すると、指示どおりに、丁寧に、そして危険な依頼には断りを入れながら答えてくれます。実はこれ、当たり前ではありません。「アラインメント」と呼ばれる特別な仕上げの工程があるからこそです。この記事では、AIを人間の意図や価値観に沿わせるアラインメントの考え方と、その代表的な手法である「インストラクションチューニング」「人間のフィードバックによる学習」を、初心者向けにやさしく解説します。