生成人工知能と予測人工知能

人工知能とは、通常人間の知能を必要とするタスクを機械が実行できるようにする様々な技術や利用法を包含する広い用語である。数ある人工知能の中でも、近年大きな注目と人気を集めているのが、生成的人工知能と予測的人工知能です。

生成的人工知能とは

ジェネレーティブ人工知能とは、画像、テキスト、動画、音楽、コード、デザインなど、新しいオリジナルのコンテンツやデータを作成する人工知能の一形態である。ジェネレーティブ人工知能は、複雑なアルゴリズムとディープラーニングを使用してデータのパターンと関係を学習し、データに基づいて斬新で現実的な出力を生成する。生成型人工知能の最も有名な例としては、自然言語で会話できるチャットボットChatGPTがある。自然言語の記述からソフトウェアコードを生成できるツール、Midjourney。そして、画像、動画、アニメーションを作成・編集できるプラットフォーム「Runway」だ。

予測人工知能とは

予測型人工知能とは、既存のデータを分析し、そのデータに基づいて予測や推奨を行う人工知能の一形態である。予測人工知能は、統計アルゴリズムと機械学習を使用して、過去のデータから学習し、パターン、傾向、相関関係を特定します。予測人工知能は、データを使用して対象物や事象を分類、区分、ランク付けすることもできる。予測型人工知能の一般的な例としては、将来の結果やシナリオを予測することができる予測、データにラベルやカテゴリーを割り当てることができる分類、変数間の関係を推定することができる回帰などがある。

生成型人工知能と予測型人工知能はどちらも、ヘルスケア、教育、エンターテインメント、金融、マーケティングなど、さまざまな領域や業界にわたってさまざまな活用法や使用事例がある。しかし、両者には異なる目的、機能、課題、ベストプラクティスもある。

ここでは、生成型人工知能と予測型人工知能を比較する際に考慮すべきポイントを紹介する。

目的

生成型人工知能は新しいオリジナルのコンテンツやデータを生成することを目的とし、予測型人工知能は既存のデータを分析・理解し、予測や推奨を行うことを目的とする。

機能

生成型人工知能は新しい情報やコンテンツを作成し、予測型人工知能は既存のデータに基づいて予測を行います。

学習データ

生成型人工知能が学習と出力生成のために多様で包括的なデータを必要とするのに対し、予測型人工知能は学習と予測のために過去のデータを必要とする。

例

生成型人工知能はテキスト、画像、動画、音楽、コード、デザインを作成でき、予測型人工知能は予測、分類、回帰を実行できる。

学習プロセス

生成型人工知能はデータのパターンと関係を学習し、予測型人工知能は過去のデータから学習して予測を行います。

使用例

生成型人工知能はクリエイティブなタスク、コンテンツ作成、データ増強に、予測型人工知能はビジネス分析、財務予測、意思決定支援に使用できます。

課題

生成的人工知能は、その出力に特異性、正確性、または品質が欠けている可能性があり、予測的人工知能は、既存のモデル、データの品質、またはデータのバイアスによって制限される可能性があります。

トレーニングの複雑さ

生成的人工知能は一般的に、複雑なトレーニングを必要としない予測的人工知能に比べ、より複雑でリソース集約的なトレーニングを必要とする。

創造性

生成的人工知能は創造的で、これまでに存在しなかったものを作り出すが、予測的人工知能にはコンテンツ作成の要素が欠けている。