2024 年の人工知能用語の独自用語集

人工知能は、日常生活やビジネスに人工知能を活用する新たな方法が数多く存在することに、常に人々の関心を集めています。

AI 技術のこの常軌を逸した領域は急速に成長しているため、この分野に興味がある人は誰でも人工知能の用語に精通していることが不可欠です。

AI 用語の独自の用語集は、複雑に絡み合った概念をガイドし、この AI の影響を受けた経済で強固な基盤を築くのに役立ちます。

AI の基礎から機械学習、ニューラル ネットワークなどの複雑な内容に至るまで、この人工知能用語集は羅針盤として機能し、AI の複雑な世界をナビゲートします。

長年にわたり、Generative AI は私たちの日常生活にシームレスに統合されており、誰もがその多くの側面を理解し、この分野の最新の進歩に追いつくことがさらに重要になっています。

したがって、世界中の人工知能の用語をすべて知ることがこれまで以上に重要になっています。

大量の学習データからパターンを識別し、オリジナルの派生データを作成することで、 音声、画像、動画、テキスト、コンピューターコードなどのコンテンツを作成する技術です。

AI の状況と機械学習モデルが進化するにつれて、常に変化する用語を常に最新の状態に保つことが、この素晴らしいイノベーションの世界をナビゲートするのに役立ちます。

AI アバター ジェネレーターを使用して AI で自分のクローンを作成し、ビデオを作成したり、AI を使用してまったく新しい曲やアート作品を生成したりできます。

そこで、マーケティング ツールや戦略を導入する前に知っておくべき AI 用語をすべて確認してみましょう。

人工知能とは何ですか?

AI のスペシャリストとして、人工知能のいくつかの重要な用語と概念についての知識を共有したいと思います。

人工知能 AI は、機械学習モデルを使用して、パターン認識や学習などの人間の思考プロセスを再現する驚異的なものです。

AI の学際的な分野では、コンピューター サイエンス、数学、コーディングを組み合わせて、機械がデータから学習して自律的に予測を生成できるようにするアルゴリズムとモデルを作成します。

ご存知のとおり、 AI はさまざまなことができ、LLM の仕組みについて私たちが知っているすべてを変えることができます。

AI の発展により、特にコンピューター システムを扱う場合に、専門分野での競争力を高める数多くの利点がもたらされました。

AI により、私たちは技術的なパラダイム シフトを目の当たりにし、業界を変革し、私たちの未来を形作ります。

誰もが学ぶべき知っておくべき AI 用語

AI の可能性を徹底的に理解し評価するには、この分野を定義する膨大な語彙に精通している必要があります。

それぞれの用語は AI のユニークな側面を表しており、この最先端テクノロジーの内部動作についての洞察を提供します。

後続のセクションでは、これらの AI 用語を詳しく掘り下げ、その重要性と用途を明らかにします。

それでは、自然言語理解、ロボットによるプロセス自動化、転移学習について学びましょう。

AIモデル

AI モデルは、アルゴリズムを使用して次のことを行うコンピューター プログラムです。

• 問題解決
• データを分析する
• パターンを認識する
• 予測を生成する

これらのモデルは、コンピューター科学と数学の手法を使用して構築され、データを使用してトレーニングされ、その機能を駆動する基礎となるアルゴリズムを形成します。

AI モデルのパフォーマンスは、多くの場合、トレーニング データの質と量、および使用される学習アルゴリズムの有効性によって決まります。

AI倫理

AI が加速的に進歩し、私たちの日常生活に組み込まれているため、その開発と使用の倫理的影響について慎重に検討する必要があります。

AI 倫理には、AI テクノロジーの責任ある開発と利用に取り組み、以下を確保することが含まれます。

• 公平性
• 透明性
• 説明責任
• プライバシー
• 安全

設計および開発プロセスに倫理的配慮を組み込むことは、私たちの価値観と一致し、社会的利益を促進する AI システムを作成するのに役立ちます。

コンピュータサイエンス

コンピューター サイエンスは人工知能に役立ち、AI テクノロジーの開発と強化に必要なツール、戦略、専門知識を提供します。

これには、コンピュータ プログラムとしてのインテリジェント エージェントの構築と展開が含まれ、次のような領域が含まれます。

• 自己変更コーディング
• ロボット工学
• 音声および言語処理
• データマイニング

これらはすべて、コンピューターサイエンスにおける人工知能の応用です。

コンピューター サイエンスの注目すべき学際分野の 1 つはコンピューター ビジョンです。これは、コンピューター システムがデジタル画像やビデオからどのように理解を得ることができるかに焦点を当てています。

機械学習

機械学習は、機械がデータから学習し、傾向や動作を自律的に予測できるようにするアルゴリズムとモデルの作成に焦点を当てた人工知能のサブセットです。

機械学習では、教師あり、教師なし、強化学習アルゴリズムなどのさまざまなアルゴリズムが利用されており、それぞれが独自の機械学習モデルのセットを備えています。

機械学習は、適応型で自己改善型のインテリジェント システムを開発する上で重要なプロセスであり、現代の AI の基礎と考えられています。

生成AI

生成 AI とは、次のような斬新でオリジナルのコンテンツを生成するモデルまたはアルゴリズムを指します。

• 文章
• 画像
• 動画
• コード
• 3D レンダリング

ニューラル ネットワークを活用する生成 AI は、既存のデータ内のパターンと構造を評価し、この分析を使用して新しいコンテンツを生成します。

この最先端のテクノロジーは、コンテンツ作成からデータ拡張に至るまで、さまざまな分野に深い影響を及ぼし、AI 主導のイノベーションの未来を垣間見ることができます。

迅速なエンジニアリング

人工知能の迅速なエンジニアリングには次のことが含まれます。

• 質問や指示などのプロンプトのデザインと調整
• AI モデルから特定の応答を引き出す
• 正確な指示やクエリを通じて AI システムの動作と出力をガイドする
• リソース使用率の最適化
• 無関係な計算の削減
• パフォーマンスの向上

迅速なエンジニアリングにより、AI システムをより効果的に活用し、パフォーマンスを向上させることができます。

プロンプト エンジニアリングのアプリケーションは、テキストの要約、情報抽出、質問応答、コード生成など、さまざまな領域に及びます。

教師あり学習

教師あり学習は機械学習の一種です。このアプローチでは、ラベル付き出力データを使用してモデルをトレーニングし、関連するアルゴリズムを開発します。教師あり学習に含まれる重要な手順は次のとおりです。

1. ラベル付きトレーニング データの収集
2. データの前処理
3. データの分割
4. モデルの選択
5. モデルのトレーニング
6. モデルのパフォーマンスを評価します。

教師あり学習は、次のようなさまざまな分野で応用されています。

• スパム検出
• 分類タスクにおける感情分析
• 試験の得点を予測する
• 回帰問題での売上予測

教師なし学習

機械学習の一種である教師なし学習は、事前のトレーニングを必要とせずに機能します。

未分類およびラベルなしのデータを使用してトレーニングされたアルゴリズムは、監視なしで動作し、機械学習モデルを生成できます。

教師あり学習とは対照的に、教師なし学習はラベル付きデータを必要とせずに動作するため、より複雑な処理タスクの処理が容易になります。

教師なし学習には、次のようなさまざまな実際的な応用例があります。

• クラスタリング
• 視覚化
• 次元削減
• 相関ルールの検索

これらのアプリケーションはすべて、機械学習モデルに依存しています。

強化学習

強化学習は、環境をナビゲートすることでアルゴリズムの学習を支援する機械学習の一種です。

成功したアクションには報酬が与えられますが、失敗したアクションにはペナルティが与えられます。強化学習には次のような手法が含まれます。

• 価値観に基づく学習
• ポリシーベースの学習
• モデルベースの学習
• 敵対的深層学習やファジー強化学習などの深層学習手法。

試行錯誤による学習である強化学習は、時間の経過とともに累積的な報酬を強化し、さまざまな状況で最適な決定を下すようにマシンに指示します。

ディープラーニング

ディープラーニングは、脳の構造と機能を再現する人工ニューラルネットワークを利用して、人間の脳の学習プロセスを模倣する機械学習のサブセットです。

他の機械学習手法とは異なり、ディープラーニングは監視なしで非構造化データから学習できます。

この高度なテクノロジーを活用するディープラーニングは、画像認識、自然言語翻訳、自動運転車などの分野で前例のない進歩を先導してきました。

ニューラルネットワーク

ニューラル ネットワークは、人間の脳の構造をモデルにした深層学習技術です。

これらのネットワークは、パターンの認識を学習する相互接続された人工ニューロンで構成されており、人間の脳の認知能力と同様の方法でデータを処理および分析できます。

ニューラル ネットワークにはさまざまな種類があり、それぞれに次のような独自のアプリケーションがあります。

• パーセプトロン
• フィードフォワード ニューラル ネットワーク
• 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
• リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)

ニューラル ネットワークの出現により、AI は目覚ましい進歩を遂げ、マシンに前例のない学習能力と適応能力が備わりました。

自然言語処理

NLP により、コンピューターは人間の言語を理解して処理できるようになります。

これには、口頭でのコミュニケーションと書面でのコミュニケーションの両方が含まれます。 NLP は自然言語理解 (NLU) と自然言語生成 (NLG) で構成され、NLU は人間の言語の理解と解釈に重点を置いています。同時に、NLG では、コンピューター プログラムによって人間に似た言語を生成します。

NLP は、AI に次のような幅広い用途があります。

• メールフィルタリング
• 言語翻訳
• スマートアシスタント
• 文書分析
• オンライン検索のオートコンプリート

これらのアプリケーションはすべて、高度なアルゴリズムと機械学習モデルに依存しています。

自然言語の生成

自然言語生成は、特定のデータセットから自然言語出力を生成する AI によって駆動されるソフトウェア プロセスです。

NLG は翻訳者として機能することで、コンピュータ化されたデータを人間が読めるテキストに変換し、インタラクションを強化し、テキスト コンテンツの生成を自動化します。

NLG の主な用途には、さまざまなレポートの生成、画像キャプションの作成、チャットボットの構築のほか、音声アシスタント、機械翻訳ツール、会話型 AI アシスタント、分析プラットフォームが含まれます。

NLG は、精度と精度の向上、人間とコンピューターの対話の強化、プロセスの合理化、データ分析の改善、コスト削減など、数多くのメリットをもたらします。

敵対的生成ネットワーク

敵対的生成ネットワーク (GAN) は、人工知能で採用されている深層学習モデルです。

GAN は、対立して機能する 2 つのニューラル ネットワーク、ジェネレーターとディスクリミネーターで構成されています。

ジェネレーター ネットワークは、既知のデータ分布に似た合成データを生成するようにトレーニングされ、一方、ディスクリミネーター ネットワークは、実際のデータと生成されたデータを区別するようにトレーニングされています。

ジェネレーターは偽のコンテンツを作成し、ディスクリミネーターはコンテンツが偽物か本物かを評価します。 AI コンテンツ検出器を使用してパターンを読み取り、本物のコンテンツと偽のコンテンツを区別することもできます。

この敵対的なプロセスを通じて、GAN はトレーニング データに似た新しい現実的なデータを生成することができ、画像生成、テキスト生成、データ拡張などのさまざまなアプリケーションで強力なツールになります。

ノーコード開発

AI におけるノーコード開発には、ビジュアルでコード不要のインターフェイスを備えたノーコード開発プラットフォームを使用して、AI モデルを構築およびデプロイすることが含まれます。

このアプローチにより、コーディングやプログラミングの知識がない人でも AI ソリューションを作成できるようになり、人工知能テクノロジーへの幅広いアクセスが可能になります。

ノーコード プラットフォームでは通常、ドラッグ アンド ドロップ機能が使用されるため、技術者以外のユーザーでも AI モデルを簡単に構築、テストし、プロジェクトに統合できます。

AI におけるノーコード開発の利点には、統合の容易さ、プロセスの高速化、コスト効率、ビジネス インテリジェンスの実現などが含まれます。

画像認識

画像認識は、画像やビデオ内のオブジェクト、人物、場所、テキストを検出して識別する重要なプロセスです。次のようなさまざまな目的に使用できます。

• 監視
• ナンバープレートの読み取り
• 自動運転車
• ロボット工学

人工知能における画像認識は、ディープラーニングとニューラルネットワークを活用して画像の個々のピクセルを分析し、パターンと特徴を検出します。

このテクノロジーは近年大幅に進歩し、画像分類や物体認識などのタスクにおいて AI システムが人間の能力を上回りました。

画像認識はセキュリティ、ヘルスケア、自動運転車などの分野に幅広く応用されており、産業や私たちの日常生活を変革するAIの計り知れない可能性を示しています。

パターン認識

パターン認識は、コンピューター アルゴリズムを利用して、データ内のパターンを識別、検出、分類します。

フィードフォワード逆伝播ニューラル ネットワーク (FFBPNN)、確率的パターン認識アルゴリズム、分類器アルゴリズムなどの技術は、AI や機械学習のパターン認識に頻繁に利用されます。

パターン認識は基本的な機械学習コンポーネントであり、機械が複雑なデータ パターンを理解して解釈できるようにします。 AI におけるパターン認識の応用例は次のとおりです。

• コンピュータビジョン
• 音声認識
• 自然言語処理
• 不正行為の検出
• 医学的診断

他にもたくさんあります。

コグニティブ コンピューティング

コグニティブ コンピューティングは、私にとって興味深いもう 1 つの AI テクノロジーです。これには、学習、推論、問題解決などの人間の認知プロセスを模倣するコンピューター システムが含まれます。

これらのシステムは医療、金融、顧客サービスの分野で有益であることがわかりました。 IBM Watson はコグニティブ コンピューティングのよく知られた例であり、非構造化データを分析することで複雑な質問に対する答えを提供します。

GPT

GPT は OpenAI によって構築された AI モデルで、自然言語処理タスクを大幅に進歩させた革新的なテクノロジーです。

このモデルは、トレーニング データとして機能するインターネットの履歴テキスト データで事前トレーニングされています。これにより、初心者が自然言語処理を活用できるGPT テクノロジーのさまざまなユースケースが提供されます。

このテクノロジーの優れている点は、この豊富な情報を活用して、一貫性があり文脈に関連した文章を生成できることにあります。

GPT は構造化データを使用して言語パターンを理解し、多くの場合人間が生成するものと区別できない出力を生成します。

データサイエンス

データサイエンスは、大量のデータを分析するために使用されるテクノロジーです。

アルゴリズムとプロセスを組み合わせて、戦略的なビジネス上の意思決定に活用できるパターンと洞察を見つけます。

この分野には、データを分析および解釈するためのコンピューター サイエンス、数学、統計手法が含まれており、組織がデータに基づいた意思決定を行い、新たな機会を開拓できるようになります。

データ サイエンスは、ビジネス上の意思決定に役立つパターンや傾向を明らかにするために分析できる大規模なデータ セットを指すビッグ データとも密接に関連しています。

データマイニング

データ マイニングは、大規模なデータ セットをふるいにかけて、モデルの強化や問題の解決に使用できるパターンを検出する実践です。データマイニングで使用される主な手法には次のものがあります。

• データのクリーニングと準備
• パターン追跡
• 分類
• 協会
• 外れ値の検出
• クラスタリング
• 回帰
• 予測

データ マイニングは、大規模なデータセット内のパターンの分析と特定を可能にし、予測を行ったり、新しいデータを分類したり、データから貴重な洞察を明らかにしたりするために使用できるため、データ サイエンスの重要な要素です。

チューリングテスト

チューリング テストは、特に言語と行動において、人間の知能と同様の知能を示す機械の能力を評価する方法として機能します。

1950 年に英国のコンピューター科学者アラン チューリングによって開発されたチューリング テストは、AI 研究の進歩を評価するためのベンチマークとして機能します。

機械が人間の反応を説得力を持って模倣し、人間の評価者を騙して別の人間と対話していると信じ込ませることができれば、その機械はチューリング テストに合格したとみなされます。

チューリング テストに明確に合格したマシンや AI はありませんが、AI が人間のような知能を達成する可能性を実証した、印象的な候補者がいくつかいます。

人間の知能と機械の知能

人間の知能と機械の知能はどちらも独自の強みと機能を備えているため、さまざまな状況で明確な利点をもたらします。

人間の知性は、創造性、感情的知性、常識的推論、倫理的意思決定、および状況の理解において優れています。対照的に、チェス、がん診断、画像認識、自然言語翻訳、自動運転車の分野では、機械知能が人間の能力を上回っています。

人間と機械の知能の両方の固有の性質を理解し、受け入れることで、人間の能力と競合するのではなく、補完し強化する AI システムの開発に取り組むことができます。

予測分析

予測分析には、過去のデータとパターンを使用して、将来の発生の可能性を予測することが含まれます。

この手法では、データ分析、機械学習、統計的手法を活用して将来の結果と傾向を予測し、組織が過去のパフォーマンスとデータからの洞察に基づいて情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

予測分析の力を活用することで、企業は機会を特定し、リスクを軽減し、成長と成功を促進するデータ主導の意思決定を行うことができます。

強化学習

機械学習の一種である強化学習では、エージェントが試行錯誤を繰り返しながら、環境内で意思決定を行い、行動を起こして報酬を最大化する方法を学習します。

このプロセスには、どのアクションが最も好ましい結果を生み出すかを判断し、時間の経過とともに累積報酬を最大化するように行動を調整することが含まれます。

強化学習は、環境と対話するエージェントが関与し、累積報酬を最大化するために試行錯誤を通じてアクションと学習を実行するため、他のタイプの機械学習とは異なります。

この手法には、次のような幅広い用途があります。

• ロボット工学
• ゲームのプレイ
• 自動運転車
• レコメンドシステム
• 資源管理
• 金融と貿易

これらの例は、AI が動的な環境で学習して適応できる可能性を示しています。

データセット

AI モデルを構築してトレーニングするには、データが必要です。データセットは、学習プロセスの基礎として機能する構造化入力データまたは非構造化入力のコレクションです。

データセットが大きくて多様であればあるほど、あなたや私はよりよく学び、適応することができます。データ マイニングは、大規模なデータセットから貴重な情報を抽出するために使用するプロセスです。

これには、知識を強化し、意思決定能力を向上させるのに役立つパターン、傾向、異常を見つけることが含まれます。

テキストの生成

テキスト生成には、高度な自然言語処理技術を使用して既存のテキストを分析し、同等のスタイルとコンテンツを持つ新しいテキストを生成する、AI による人間のようなテキストの作成が含まれます。

GPT や BERT などの AI テキスト ジェネレーターは、人間の言語パターンとスタイルを理解し、模倣するために広範なデータセットでトレーニングされています。

これらのモデルは、アルゴリズムと統計手法を使用して、人間が書いたコンテンツによく似たテキストを生成し、コンテンツ生成からデータ拡張まで、さまざまなアプリケーション向けの高品質なテキストの作成を可能にします。

音声認識

音声認識または音声認識は、コンピューターが人間の口述 (音声) を解釈し、書面または音声出力を生成できるようにするテクノロジーです。このテクノロジーは次のように機能します。

• 音声をソフトウェアが解読できる単位に分割する
• 音声をデジタル信号に変換する
• アルゴリズムを使用して、話されている単語を分析および認識します。

一部の研究では、音声認識テクノロジーは 90% を超える驚異的な精度を達成しています。仮想アシスタント、音声制御デバイス、音声からテキストへの文字起こしなど、さまざまなアプリケーションがあります。

チャットボット

チャットボットは、ユーザーと会話するために設計されたソフトウェア アプリケーションです。テキストまたは音声コマンドを使用して通信し、人間の会話をシミュレートできます。

チャットボットは、自然言語処理、自然言語理解、およびその他の AI 技術を利用してユーザー入力を理解して応答し、人間とコンピューターの対話のための対話型インターフェイスを提供します。

チャットボットには、顧客サービスやサポートから情報検索やコンテンツ配信まで、さまざまな用途があります。

人間の会話をシミュレートし、正確で関連性の高い応答を提供することにより、 AI チャットボットはテクノロジーとの対話方法に革命をもたらしています。

パラメータと分類

パラメーターは、サンプル データを使用し、予測と推奨事項を調整するのに役立つアルゴリズムの変数です。

これらは学習プロセス中に微調整され、精度と関連性が向上します。分類は AI における重要な概念であり、生データを類似点または相違点に基づいてグループに分類できます。

このプロセスはデータを理解するために不可欠であり、正確な予測と分析を実行できるようになります。

AI アクセラレータ

AI アクセラレータは、トレーニングや推論などの AI 計算を高速化するための特殊なハードウェアです。

これらは、AI アプリケーションのパフォーマンスを向上させる上で重要な役割を果たします。 AI アクセラレータの一般的な例としては、次のようなものがあります。

• GPU
• TPU
• FPGA

大規模な言語モデル

大規模言語モデルは、人間のようなテキストを理解して生成するように設計された高度な AI モデルです。

広範なデータセットでトレーニングされた LLM は、言語のパターンとスタイルを理解して、人間が書いたコンテンツによく似た出力を生成できます。

多くのAI ライティング ソフトウェアはこれらの LLM を利用しており、日常のライターがテクノロジー ライティング業界にアクセスしやすくなっています。

Google はまた、自然言語生成を理解しやすくする PaLM 2 と呼ばれる新しい LLM をリリースしました。

Jasper AI や Copy AIなどのツールは、これらの LLM を利用したツールです。

AI サイドハッスル

人工知能テクノロジーは人間の言語を使用でき、プロンプトに基づいて必要な出力を得ることができます。

Google Bard や ChatGPT などの大規模な言語モデルを活用することで、 AI で収益を得ることができます。

人間の関与がほとんどなく、 AI を使用して副業を開始し、有意義なことをしながらお金を稼ぐことができます。

AI は、コンテンツの作成、顧客サポートの自動化、以前は検出できなかったデータのパターンの発見に使用されています。

マシンインテリジェンスを利用してオンラインでお金を稼ぐのがこれほど良いことはありません。

この AI 用語集の概要

このユニークな用語集は、人工知能の魅力的な世界とその多数の用語や概念を探求しています。

AI の基礎から機械学習、ニューラル ネットワーク、自然言語処理の複雑さまで、急速に進化するこの分野を深く掘り下げ、AI を支える用語の包括的な概要を提供します。

AI が私たちの現在と未来を形作り続ける中、この画期的なテクノロジーに興味がある人にとって、これらの用語とその応用を理解することは不可欠です。

この用語集で、自信を持って AI の世界をナビゲートするための知識と理解を身に着けていただければ幸いです。また、人工知能が提供する無限の可能性を探求し、発見し続けることをお勧めします。

よくある質問

AI の主な用語は何ですか?

AI の主な用語には、機械学習、自然言語処理、ロボティクス、ディープラーニング、コンピューター ビジョンなどがあります。

7種類の人工知能とは何ですか?

さまざまな種類の人工知能を理解すると、AI の分類には、リアクティブ マシン、限られたメモリ、心の理論、自己認識、狭義の人工知能 (ANI)、汎用人工知能 (AGI)、および人工超知能 (ASI) が含まれます。

人工知能と機械学習の違いは何ですか?

AI は人間の思考プロセスを複製することに重点を置いていますが、機械学習はアルゴリズムとモデルを使用してデータから学習し、自律的な予測を行います。

ディープラーニングは他の機械学習手法とどう違うのでしょうか?

ディープラーニングは脳の構造と機能を再現する人工ニューラルネットワークを利用しますが、他の機械学習技術は特定のタスクのためのアルゴリズムの利用に限定されています。

これにより、ディープラーニングは人間の脳の学習プロセスをより忠実に模倣することができます。

チューリング テストとは何ですか?なぜ重要ですか?

チューリング テストは、言語と行動において人間と同等の知能を実証する AI の能力を評価します。

AI の進歩のベンチマークとして、これは数多くの研究研究の動機となり、AI における重要なマイルストーンです。