AI: Artificial Intelligenceは人工知能と訳されています。英語のartificialには偽物的なニュアンスがあります。chatGPTも始まった2022年の時点では人工的で機械が言葉を上手に着くっている感じがしましたが、それから2年でとても自然になりました。ここでは最近のLLMを中心としたAIについて触れてみます。
これまで、多くのプログラムから作られる様々なシステムが私たちの生活を変えてきました。しかし、現在進行中の自然言語処理によるAIシステムの実現は単なる新しいシステムではありません。間違いなく、それは新たな扉を開くものです。その扉の向こうに待つのはどんな世界なのか、それは現在の10代や20代の若者たちによって決まるのでないでしょうか。なぜなら、ここ5年から10年の間にその進歩は急速に成長し、その進歩を支えるものがネット上のコンテンツだからです。自然言語処理の生成型AI（Generative AIを生成AIと訳した）は、ネット上の記事を吸収しながら成長し続けるのです。また、その活用には論理的で標準的な言葉で十分です。特別なプログラム言語の知識や、技術は必要ありません。したがって、論理的かつ標準的な言葉を使える人々が多くの利益を受けることになります。
生成AIの出現以前は、優れた知識を持つ人が不足している点を補完してくれましたしかし、AIは文字通りの意味しか理解しません。ぜひその点に注意してください。
LLMはLarge Language Modelの略です。これは翻訳のためのプログラム(transformer)として取られたアルゴリズムですが、学習する文章の規模を大きくすることで急速にその翻訳の正解率が上昇しました。仕組みは、その前後の文脈でどのような単語が使われるかを予測します。学習した単語から穴埋め問題を際限なく解きます。その結果、次の単語が予測でき、それを次々行うと文章になるわけです。ですので正しい文法で文章を書くことができます。出力される内容は学習した文章の中から選択されるはずです。従って文脈上内容が正しいとは限りません。間違った内容が出力されることをハルシネーション(幻覚)といいます。これが拡散されることもあるので注意が必要です。
正しい文法ができるということは、プログラミング言語でも利用できます。つまりあなたがプログラミング言語を知らなくても、やることがわかっていれば方法を提示してくれます。もちろん内容が正しいかは自分で確認できないといけません。ところでLLMのAIのベースはdeep learning(深層学習)が利用されています。transformer自体がdeep learningのアルゴリズムを指しているようです。deep learningは猫の膨大なデータの学習から提示された画像を猫と犬に分けるというものです。つまり一般化ができるので人の思考に似ています。もともとAIの開発は人の思考(神経生理学的な研究に基づく)に似せて発展してきました。
現在主なAIには以下のような会社から様々なAIがだされています。
OpenAI : chatGPT , o3 mini, GPT-4.1 → GPT4.5 (アメリカ) (次々と改良版を発表している)
google gemini 2.0 flash (アメリカ) (開発速度が速い)
Perprexity (アメリカ) (とても早いらしい）
Deep seek (中国) (2025年発表され、性能の高くないGPUでよい推論モデルを作成した)
sakanaAI (日本) (低価格で実現)