銭湯のおっちゃん・銭湯 de AI講座 第2弾！ ～AI用語、まだまだあるで！～

「なぁ、店主、この前のAI講座、面白かったわぁ。AIって、ほんま奥が深いんやなぁ。」

おっちゃんは、風呂上がりの一杯を飲みながら、しみじみと語った。

「せやな（笑） でもAIの世界は、まだまだ未知なことがいっぱいあるな〜。」

店主も、嬉しそうに頷いた。

「そういえば、あの大学生、また来るんやろか？ もっとAIの話を聞いてみたいわ。」

「そやなぁ…。あ、ちょうど来たみたいやわ！」

店先を見ると、例の大学生が、タオル片手に銭湯へ入ってきた。

「おっ、兄ちゃん、ちょうどええとこに来たわ！ またAIの話を聞かせてくれへんか？」

「いいっすよ！ 今日は、前回よりもちょっと難しい話になりますけど、いけますか？」

「おお、構わん構わん。難しい話ほど、燃えるで！」

こうして、銭湯の憩いの場で、再びAI講座が始まった。

1. 自然言語処理 (NLP)

「今日はまず、『自然言語処理』っていう言葉から説明します。」

「自然言語…？ なんか、哲学みたいやな。」

「あはは、そうですね。簡単に言うと、人間が使う言葉をAIに理解させる技術のことですわ。」

「へぇ～、AIに言葉を教えるんか。まるで、赤ちゃんに言葉を教えるみたいやな。」

2. Transformer (トランスフォーマー)

「これは、自然言語処理でよく使われるAIのモデルです。文章の構造を理解するのが得意なんすよ。」

「トランスフォーマー？ なんか、ロボットみたいやな。」

「あはは、確かに。でも、これはロボットじゃなくて、AIのモデルの名前ですわ。」

「ややこしいなぁ。」

3.  GPT (Generative Pre-trained Transformer)

「これは、OpenAIっていう会社が開発した、高性能な言語モデルです。文章生成や翻訳、質問応答など、いろんなことができます。」

「GPT…、呪文みたいやな。AIの世界は、横文字ばっかりで覚えられへんわ。」

4.  拡散モデル

「これは、画像生成AIでよく使われる技術です。ノイズから画像を生成していくんすよ。」

「ノイズから画像…？ なんか、錬金術みたいやな。」

「あはは、確かに。でも、実際には、複雑な数学的な処理をしてるみたいですわ。」

5.  スタイル転送

「これは、ある画像のスタイルを別の画像に適用する技術です。例えば、ゴッホの絵みたいなスタイルで、自分の写真を変換することができます。」

「へぇ～、自分の顔をゴッホの絵みたいにできるんか！ ちょっとやってみたいなぁ。」

6.  テキスト to スピーチ (TTS)

「これは、文字を音声に変換する技術です。AIが文章を読み上げてくれるんすよ。」

「ほぉ～、AIが落語を読んでくれたら、面白そうやなぁ。」

7.  音声認識

「これは、人間の声をAIが認識する技術で、音声でAIに指示を出したり、AIと会話したりすることができますよ。」

「AIと会話…？ まるで、ドラえもんと話すみたいやな。」

8.  強化学習

「これは、AIが試行錯誤しながら、最適な行動を学習する方法ですわ。」

「AIも、失敗しながら成長していくんやなぁ。まるで、うちの息子が自転車の練習をするみたいに。」

9.  メタ学習

「これは、AIが学習方法自体を学習する方法です。より効率的に学習ができるようになるんですわ。」

「AIが学習方法を学習する…？ なんか、ややこしいなぁ。ほんで、にいちゃんさっきからところどころで素がでてきてんな」

10.  説明可能なAI (XAI)

「これは、AIの判断の根拠を人間が理解できるようにする技術ですわ。AIがなぜそう判断したのかを説明してくれるんすよ。」

「へぇ～、AIの気持ちが分かるんか！ すごいなぁ。うちの嫁はんの気持ちも分かってくれたらええのに。」

「ふぅ～、今日も難しい話ばっかりやったなぁ。」

「そうっすね！でも、おっちゃんは、いつも熱心に聞いてくれますよね。」

「AIの世界は、未知なことがいっぱいあって、ワクワクするんや！ まだまだ、AIの話を聞きたいなぁ。」

「分っかりやした。ほな、また機会があれば、新しいAIの話をしましょう。」

「なんや、えらいワシとの会話馴染んできたな」

エピローグ

おっちゃんは、AIへの好奇心をさらに深め、今ではすっかりAI通になった。銭湯の常連客たちに、AIの最新情報を教えて回る姿は、まるでAI伝道師のようだ。
銭湯は、今日もAI談義で盛り上がっている。

【巻末資料】 生成AI用語、もっと詳しく！

銭湯で大学生から教わった生成AIの専門用語について、もう少し詳しく解説しておこう。

1. 自然言語処理 (NLP)

人間が日常的に使っている言葉を、コンピュータに理解させ、処理させるための技術だ。文章の解析、翻訳、要約、質問応答、感情分析など、様々な応用がある。
例えば、私たちが普段使っている検索エンジンや、スマートスピーカーの音声認識、機械翻訳などは、NLP技術が使われている。
近年では、Transformerなどの新しいAIモデルが登場し、NLPの精度が飛躍的に向上している。

2. Transformer (トランスフォーマー)

自然言語処理において、近年注目されているAIモデルの一つ。文章中の単語の関係性を効率的に学習することができ、翻訳や文章生成などのタスクで高い性能を発揮する。
従来のモデルでは、文章を単語ごとに順番に処理していたのに対し、Transformerは文章全体を一度に処理することができる。
これにより、文脈を考慮したより正確な理解が可能になった。

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

OpenAIが開発した、高性能な言語モデル。大量のテキストデータを学習しており、人間のような自然な文章を生成することができる。
GPTは、文章生成、翻訳、質問応答、対話など、様々なタスクに利用されている。
最新版のGPT-4では、画像の理解や生成も可能になっている。

4. 拡散モデル

画像生成AIでよく使われる技術。画像にノイズを加えていき、完全にノイズになった状態から、逆方向にノイズを除去していくことで、画像を生成する。
拡散モデルは、従来のモデルよりも、より高画質で多様な画像を生成することができる。
Stable Diffusionなどの画像生成AIで利用されている。

5. スタイル転送

ある画像のスタイル（例えば、絵画のタッチや色使い）を、別の画像に適用する技術。写真に絵画のような効果を加えることができる。
画像のコンテンツとスタイルを分離し、別のスタイルを合成することで、新たな画像を生成する。
芸術的な画像生成や、画像の編集などに利用されている。

6. テキスト to スピーチ (TTS)

文字情報を音声に変換する技術。AIアナウンサーや、音声ガイドなどに利用されている。
近年では、人間の声と区別がつかないほど自然な音声を生成することができる。

7. 音声認識

人間の音声をコンピュータが認識する技術。音声入力や、音声検索などに利用されている。
音声認識技術は、スマートスピーカーや音声アシスタントなど、様々なデバイスで利用されている。

8. 強化学習

AIが試行錯誤を繰り返しながら、目標を達成するための行動を学習する手法。ゲームAIやロボット制御などに利用されている。
報酬を最大化するように、AIが行動を学習していく。
AlphaGoなどのゲームAIで利用されている。

9. メタ学習

AIが、様々なタスクを効率的に学習するための方法を学習する技術。少ないデータで新しいタスクを学習できるようになる。
「学習の仕方」を学習することで、AIの汎用性を高めることができる。

10. 説明可能なAI (XAI)

AIの判断の根拠を人間が理解できるようにする技術。AIのブラックボックス問題を解決し、AIの信頼性を高めるために重要となる。
AIの判断が、倫理的に問題ないか、バイアスが含まれていないかなどを検証するために利用される。