生成AIについて学ぶ　6.20

今日は生成AIについて学びました。

生成AIの登場にはとても驚かされたのですが、それをさらに上回るAGIというのも研究されていることに衝撃を受けました。

近い将来、人工知能と私たちの仕事や暮らしは今以上に密接なものになると感じました。

1.AIとAGIの違い

特化型知能:

特定のタスクや問題解決に特化して設計されています。
例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲームのプレイなど、特定の分野で高い性能を発揮します。

学習データ依存:

与えられた学習データに基づいて学習し、その範囲内でしか能力を発揮できません。

汎用的な知能:

人間のように幅広い分野で知的な活動を行うことができます。
学習、推論、問題解決、計画立案、創造など、多様な認知能力を持ちます。

未知の状況への適応:

未知の状況や新しい問題に対しても、自ら学習し、適応して解決策を見つけることができます。

人間との類似性:

人間の知能に近づくことを目指しており、人間のような柔軟性、創造性、常識などを備えているとされています。

・出力の品質に直結

・AIの能力を最大限に引き出す

・効率的なAI活用

・明確性

・具体性

・文脈

・制約

・例示

・キーワード

ゼロショットプロンプティング:

事前に例示を与えずに、直接タスクを指示する方法です。

フューショットプロンプティング:

いくつかの例示を与えてから、タスクを指示する方法です。AIは例示からパターンを学習し、より適切な出力を生成できます。

連鎖思考（Chain-of-Thought）プロンプティング:

段階的に思考を導くようなプロンプトを与えることで、複雑な問題解決をAIに促す方法です。

ロールプレイング:

AIに特定の役割（例えば、「プロのライターとして」「科学者として」）を与えて、その役割に基づいた出力を生成させる方法です。