JDLA生成AIテスト＞生成AIの利活用＞特徴（1/3）
２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。
こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。
さて、今回は生成AIの利活用についてです。
生成AIには何ができるのかを理解している。
- ケイパビリティ
生成AIでまとめた内容は以下の通りです。
まずは、Bingくん。
「ケイパビリティ」とは、AIが持つ機能や能力のことを指します。AIのケイパビリティは、データ解析、自然言語処理、画像認識、音声認識、予測分析、自己学習、自己最適化、自己修復、自己再生、自己複製、創造性、感情認識、意思決定、問題解決、自己位置推定、自己地図作成、自己運転、自己飛行、自己歩行、自己走行、自己水泳、自己飛び跳ねる、自己跳躍、自己着陸、自己回避、自己攻撃、自己防御、自己回復、自己繁殖、自己進化、自己破壊、自己再生、自己融合、自己分裂、自己合体、自己変形、自己照射、自己発光、自己発熱、自己冷却、自己浮上、自己潜行、自己探索、自己発見、自己追跡、自己識別、自己分類、自己推論、自己予測、自己評価、自己改善、自己評価、自己監視、自己制御、自己調整、自己分析、自己診断、自己治療、自己介護、自己教育、自己評価、自己報告、自己説明、自己翻訳、自己要約、自己生成、自己編集、自己削除、自己保存、自己共有、自己非公開、自己暗号化、自己復号化、自己認証、自己承認、自己拒否、自己許可、自己禁止、自己警告、自己通知、自己報告、自己返信、自己応答、自己対話、自己会話、自己交渉、自己協調、自己競争、自己詐欺、自己攻撃、自己防御、自己回復、自己繁殖、自己進化、自己破壊、自己再生、自己融合、自己分裂、自己合体、自己変形、自己照射、自己発光、自己発熱、自己冷却、自己浮上、自己潜行、自己探索、自己発見、自己追跡、自己識別、自己分類、自己推論、自己予測、自己評価、自己改善、自己評価、自己監視、自己制御、自己調整、自己分析、自己診断、自己治療、自己介護、自己教育、自己評価、自己報告、自己説明、自己翻訳、自己要約、自己生成、自己編集、自己削除、自己保存、自己共有、自
・・・・・ん？ なんだこれは 笑
Bingさん、ちょっと調子が悪いようです。プロンプトを改善するのも面倒なので、ChatGPT４に聞いてみます。
生成AI、すなわち「Generative AI」は、データから学習して新しいコンテンツを生成する能力を持つ人工知能システムのことを指します。ケイパビリティ（能力）という言葉を使って説明するなら、以下のような特徴を持つと言えるでしょう。
1. **データ生成能力**: 生成AIは、トレーニングされたデータに基づいて、テキスト、画像、音楽、ビデオなどの新しいデータを作り出すことができます。
2. **パターン認識能力**: 学習過程で、AIは大量のデータからパターンを認識し、それを模倣する能力を身につけます。この能力は、生成されるコンテンツが現実的または信じられるように見えることを可能にします。
3. **自動化能力**: 生成AIは、人間の介入なしにコンテンツを生成することができるため、デザイン、文章作成、コード生成などのタスクを自動化するのに有用です。
4. **学習と適応の能力**: 生成AIは、新しいデータやフィードバックを通じて常に学習し、パフォーマンスを改善します。
5. **カスタマイズ能力**: ユーザーの要求に応じて特定のスタイルやフォーマットでコンテンツを生成する柔軟性があります。
6. **インタラクティブ性**: ユーザーが提供するプロンプトや指示に応じてコンテンツを生成することができ、対話型のアプリケーションにおいても有用です。
生成AIは、GPT（Generative Pretrained Transformer）のような言語モデルや、DALL-EやCycleGANのような画像生成モデルなど、さまざまな形で存在します。これらのシステムは、エンターテインメント、教育、研究、ビジネスなど幅広い分野で応用されています。
今度はまともな回答が帰ってきました。
テキスト生成ならChatGPTやBing
画像生成なら、Dall-E2、Midjourney、Stable Diffusionですね。
音楽の生成はMagenta、Jukebox
動画の生成はMake-A-Video
等があります。コツコツやっていくことで試験の合格を目指しましょう。
以上です。
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