"AI"の発展に目を向けてみた・・・
前回の記事をもって、約1ヶ月間に渡った連載企画は、終了しました。読んでくださった皆さん、ありがとうございます。まだ読んでいない方は、是非読んでみてください。（下のリンクから、読むことが出来ます。）
それでは、今回の内容に入りたいと思います。
1. 今回のテーマとは？
過去、すべての記事では”対話型AI”（主に"ChatGPT" ）にフォーカスした記事を書いてきました。しかし、この世の中にはそれ以外にも多くの”AI”が存在します。今回は、世の中に存在する多種多様な”AI"に着目したいと思います。
2. そもそも”AI"とは？
※少し堅いお話です。話が難しければ、スルーしても大丈夫です。
そもそも、”AI”とは
”Artificial Intelligence”
の略である。1956年のダートマス会議において、ジョン・マッカーシーが、一番最初に”AI"という言葉を用いたと言われている。その後、第1次ブームから第3ブームを経て、現在に至っている。そして、技術が日々進化する中で、”機械学習”や”ディープラーニング”の技術が確立されて、現在に至る。この話で、1番理解しておきたいことは、
現在に至るまで、実に様々な問題とぶつかっては、乗り越えてきて、現在の”AI"技術があること
である。意外と、"AI"の歴史は深いことを分かっておきたい。
※今回は、あくまでも、かいつまんで内容を記しました。詳しく内容を知りたい場合は、"chatGPT"に聞いてみたり、自身で調べてみることをおすすめします。今回は、”AIの歴史”が主題ではないため、詳細な内容を記していないことをお許しください。
3. 現在の”AI”の多様さを見る
ここからは、本題である現在の世の中を取り巻く”AI”の現状（現在、世の中に出ている”AI”）に付いてみていきたいと思う。世の中に出ている”AI"を大雑把に分類すると、次のようになる。
Ⅰ 特化型人工知能（ANI）
Ⅱ 汎用人工知能（AGI）
Ⅲ 人工超知能（ASI）
これらの詳細について述べることは、今回の記事の趣旨から外れるのでしませんが、ここで分かっておきたいことは、
「”AI"といっても、決まったことのみするものと、自動で多くのことを考えた上で実行するものがある」
ということです。そして、今回身の回りにあるメジャーな”AI"として、2つ挙げてみたいと思う。
➀ 対話型AI
② 画像生成AI
※もちろん、これ以外にも多くの”AI"が存在します。
➀に関しては、過去の記事で取り上げてきたので、今回はスルーしたいと思います。しかし、”対話型AI”も現在、”chatGPT"以外に多くの種類がある。その点については、今後の記事で取り上げたいと思う。そして今回は、今までの記事では取り上げてこなかった②に焦点を当てていきたいと思う。
3-1. ”画像生成AI”について【② の内容】
”画像生成AI"とは何か。"chatGPT"に、聞いてみたところ以下の回答が返ってきた。
＜"chatGPT"の回答＞
画像生成AIは、人工知能（AI）の一種であり、与えられた入力に基づいて新しい画像を生成することができる技術です。これらのAIモデルは、大規模なデータセットから学習し、その学習データに含まれるパターンや特徴を抽出して、新しい画像を生成します。
［さらに、例を用いて説明するように求めたところ、以下のように返答があった。］
もちろんです。ここで簡単な例を挙げながら、画像生成AIの仕組みを説明します。
想像してください、あなたが絵を描くAIを作成することを考えたとしましょう。まず、AIには大量の絵画データセットを与えます。それにはさまざまなスタイルやテーマの絵画が含まれています。
このデータセットを利用してAIを学習させます。AIは、絵画データの中に共通する特徴やパターンを見つけることを学びます。例えば、風景画では青い空と緑の草がよく見られるといった特徴を学習することができます。
そして、学習が終わったAIに、新しい絵画を生成するように依頼します。例えば、海と夕日をテーマにした絵を作ってもらいたい場合、AIは学習したデータを元に、青い海とオレンジ色の夕日が描かれた絵を生成することができます。
また、AIには他の絵画のスタイルを組み合わせるように指示することもできます。例えば、有名な画家のスタイルを取り入れた夕日の絵を作ってもらうように指定することも可能です。すると、AIは学習したデータからその画家のスタイルを模倣し、オリジナルの絵を生成することができます。
このように、画像生成AIは学習データに基づいて新しい画像を生成することができます。これにより、芸術的な創造性を持った絵画の生成や、写真の修復や改変、さらには仮想世界の景色の生成など、さまざまな応用が可能になります。
ただし、AIは学習に使用したデータに依存するため、予測できない結果や偏りが生じる可能性もあることに留意する必要があります。
3-2. ”画像生成AI”の具体例
ここまでで分かるように、”画像生成AI"とは過去の画像等を多く学習し、新たな画像や絵を生み出す（作り出す）AIである。ここでは、“画像AI" の例の1つとして
「dream」
というアプリを示したい。これは、作りたい画像のイメージを紙に書いて写真として"dream"に読み込んだり、言葉にて画像のイメージや詳細を指定することで画像を生成してくれるものである。広告が表示されるが、基本機能は無料で使用できる。以下に過去の記事で使用するために作成した”dream"の使用例を示す。
＜使用例＞
【記事：”小説をAIに書かせてみたら・・”で使用した画像】
この例からも分かるように
写真との区別もつけにくい程、精度が高いことが分かる。是非、試してみてください。以下にリンクを示します。
・"dream"のホームページ
アプリのダウンロードは、各アプリストアにて、"dream"と検索することでアクセス出来ます。
※有料プランも存在しますので、操作には十分に注意してください。
また、"dream”のアプリの操作に関しては、私（記事の作成者）は責任を持ちませんので、自己責任のうえで使用してください。
4. ”AI"の広がりから見えるものとは・・
今回取り上げた”画像生成AI"をはじめとした”AI"の開発は、今後さらに加速していくことが予想される。それに伴った課題も出てくる。今回取り上げた”画像生成AI"においては、画像を生成する上で必要となる多くの絵や写真等の学習データを”AI"に入力（セット）する際において、
”AI"が学習するデータ（学習データ）が、原作の作者に使用許可等を得ているのか、あるいは著作権等の法律に違反していないか
といった問題が生じる。
”AI"出作品を作ったとしても、原作の内容と酷似していたりしていると問題になることが予想される。しかし、この件に関しては、個人で解決出来る問題ではない。社会全体で考えていき、多くの人の利益が確保される形を求めていくことが要求されると思う。また、私たちは
”画像生成AI"を利用して制作した作品等を他者に公開する際に、問題にならないかを気をつけること（問題の有無が不明確な作品は、公開しない）等の配慮
が求められると思う。
次回もお楽しみに！