生成 AI と適応 AI の違いは何ですか?

人工知能 (AI) には、企業やテクノロジーの世界を一変させてきた歴史があります。 この技術の進歩により、企業は業務を自動化し、生産性を向上させ、クライアント エクスペリエンスを向上させることができます。 事前にプログラムされたルールと構造化データに基づく生成 AI は、同社の最新の人気商品でした。 これは数か月間にわたって AI 開発の主要分野であり、国際組織を左右に再編してきました。

今日の専門家は、適応型 AI の導入が現在のデジタル環境を前進させるために必要な最終ステップになると考えています。 AI の基礎をよく知っている人であれば、生成人工知能 (GAI) についてはすでに知っているかもしれません。 一方、AI の別の種類である汎用人工知能 (AGI) については、あまり知られていないかもしれません。 サウンドは似ていますが、まったく同じではありません。 いいえ、それは頭字語の文字が逆になっているだけではありません。 では、この 2 つは何が違うのでしょうか?

主なバズワード - 生成 AI はどのようなメリットをもたらしますか?

「生成 AI」として知られるコンピューター サイエンスの分野は、既存のデータからテキスト、オーディオ、ビデオ、グラフィックス、コードなどの新しいコンテンツを生成できる教師なしおよび半教師ありのアルゴリズムを作成することを目的としています。 コンピューター生成技術を使用して、ユニークで本物のオブジェクトを作成することが必要です。 人工知能のこの分野は、新しいデータを生成するアルゴリズムの開発に焦点を当てています。 これは機械学習のサブセットです。 生成モデルには、視覚芸術や舞台芸術からロボットやコンピューター ビジョンに至るまで、数多くの用途があります。 AI の文脈では、「生成的」という用語は、データを認識するだけでなく、新しいデータを作成するこれらのモデルの能力を暗示します。 たとえば、目の数や髪の色などの特定の特性を入力として使用して、顔に似た画像を生成するように生成モデルをトレーニングできます。

将来的には、新しいカテゴリーの大規模な言語モデルのおかげで、機械が文章を書き、コードを書き、作成し、説得力のある、時には超人的な結果をもたらす芸術を生み出すことができるようになるでしょう。 社会を大きく進歩させる可能性を秘めた人工知能の非常に有望な分野は、生成 AI です。 これにより、従来のアルゴリズムでは複雑を超えた問題を処理できるコンピューターを作成できるようになります。

生成 AI と適応 AI を比較すると、緊急の問題に対する答えを発見したり、新しい種類のアートやエンターテイメントを生み出すことで顧客体験を向上させるなど、さまざまな方法で社会を支援できるという理由で、いくつかの開発が際立っています。

生成 AI が私たちの生活をどのように改善できるかの例をいくつか紹介します。

出力は、ウィキペディアや他の何万もの Web サイトからのデータを混合して、事前のプログラミングを行わずに複雑な文法規則を含むフレーズを作成するなど、さまざまなデータ ソースからの自己学習によって作成されるため、非常に高品質です。

アルゴリズムを使用して特定のタスクに合わせてカスタマイズされた設計を作成することにより、生成 AI はプロジェクトのリスクを軽減します。 これにより、設計チームは建物や構造物の反復を何度も作成し、それらを評価してどれが最良の結果をもたらすかを判断できます。

既存のトレーニング データは必要なく、偏りの少ないモデルを使用することで機械学習モデルの精度も向上します。 代わりに、情報に応じて独自のトレーニングを作成します。

生成 AI はセンサーやその他の外部データ ソースの助けを借りずに環境について学習できるため、センサーの必要性を取り除くことができます。

顔認識、画像分類、画像セグメンテーションなどのアプリケーションでは、経験や他のソースから学習し、独自に新しいアイデアを生み出す能力がある生成人工知能 (AI) が使用される場合があります。

さらに、生成型 AI は例から学習し、その情報を使用して新しいものを生成できるため、ロボットやコンピューターは現実世界およびシミュレートされたコンテキストでの抽象理論をよりよく理解できる可能性があります。

なぜ企業はアダプティブ AI を導入する必要があるのでしょうか?

構築時には予期されていなかった現実世界の変化に応じて自身のコードを変更する可能性のある一種の人工知能システムが適応型 AI であり、生成型 AI と適応型 AI の間の議論における次の候補です。 適応型 AI を利用する組織は、アーキテクチャに適応性と回復力を組み込むことで、混乱に迅速かつ首尾よく対応できる可能性があります。 Gartner 社の特別副社長アナリスト、Erick Brethenoux 氏によると、最近の健康と気候の危機を考慮すると、柔軟性と適応が重要になっています。

適応型 AI システムは、実行時と開発中の両方でモデルを常に再トレーニングしたり、代替手法を使用して学習および変更を行ったりするため、変更に対する耐性が高くなります。 Gartner の予測によると、2026 年までに、AI エンジニアリング技術を使用して適応型 AI システムを作成および管理する企業は、AI モデルの運用化の速度と量の点で競合他社より 25% の優位性を持つようになるでしょう。

システムの使用中に変化する現実世界のシナリオに適応するためにシステムの学習プロセスと動作を変更できるようにするために、適応型 AI はエージェントベースの設計手法と強化学習アプローチを融合させます。 アダプティブ AI は、人間やマシンの過去の経験、およびリアルタイムの環境から学習することで、より優れた、より迅速なソリューションを生成します。

家庭教師と同様に、このプログラムでは、何を教えるか、いつテストするか、進捗状況を測定する方法を選択することで、生徒の教育体験をカスタマイズします。 意思決定インテリジェンス システムの独立性を高める必要がある企業にとって、判断は不可欠ですが複雑なプロセスです。 ただし、適応型 AI を追加するには、意思決定プロセスを再設計する必要があります。これは、生成型 AI と適応型 AI を比較する際の重要な考慮事項です。

アダプティブ AI はどこで機能しているのでしょうか?

その結果、既存のプロセス構造が大幅に変更される可能性があり、ビジネス関係者は AI が倫理的に、法律に従って使用されるようにする必要があります。 適応型 AI システムを導入するには、ビジネス、IT、サポート部門の人々が協力する必要があります。 これには、予想されるユースケースを見つけ、テクノロジーについて学び、それが調達やリソースの割り当てにどのような影響を与えるかを評価することが必要になります。 これらのソリューションを作成するには、ソフトウェア エンジニアリング チーム、データおよび分析チーム、ビジネス関係者が緊密に連携する必要があります。 これらの適応型 AI システムを構築して実行するには、AI エンジニアリングが不可欠です。 テクノロジーの発展に伴い、ビジネスにおけるAIの活用はますます一般的になり、将来的には標準的な手法となることが予想されます。 産業用クラウド プラットフォームは、ビジネスにおける AI の最も初期の実装をホストすると予想されています。

# 商用クラウド用のプラットフォーム

拡大するには、企業はワイヤレス価値の実現、プラットフォーム エンジニアリング、業界クラウド プラットフォームに投資する必要があります。 Gartner によると、2027 年までに企業は事業活動の半分以上でクラウド プラットフォームを使用し、2023 年にはより高い利益を生み出し始めるでしょう。さらに、ソフトウェア エンジニアリング会社の 80% にプラットフォーム エンジニアリング チームが存在すると予想されています。 2026 年までに、社内セルフサービス ポータルを通じてソフトウェア配信とライフサイクル管理を強化します。

# 持続可能な技術

2023年、企業は利益と売上に関する投資家の主な懸念への対応と、持続可能性への注力との間でバランスを取る必要がある。 企業経営者は、環境目標を推進するためにテクノロジーを活用する義務があることをより意識するようになってきています。 AI の開発は組織の持続可能性をサポートし続けており、持続可能なテクノロジーが最重要視されています。 目標は、環境と将来の世代への影響を考慮して、テクノロジーを「デフォルトで持続可能」にすることであるべきです。

# 電子免疫システム

リーダーは、2023 年にビジネスを最大化するために、デジタル免疫、観察可能なデータ、人工知能に集中する必要があります。「デジタル免疫システム」は、システムの安定性を強化し、ダウンタイムを最小限に抑えながら、IT リスクを軽減し、企業価値を向上させることができます。 観察可能なデータは、ログ、トレース、メトリクスなど、IT システムの管理や変更の監視に役立ちます。 これは意思決定に役立つデータを提供し、IT 戦略全体において重要な役割を果たすはずです。

# スーパーアプリ

技術専門家の意見では、「スーパーアプリ」の出現は、イノベーターにとって最も重要な技術トレンドの 1 つです。 スーパー アプリは、ビジネス効率を向上させ、多くのアプリを置き換えるために、アプリ、プラットフォーム、デジタル エコシステムの利点を組み合わせた多機能プラットフォームです。 商品とサービスのワンストップ ショップを提供し、ユーザーが独立したプラットフォームからミニアプリにアクセスできるようにします。 2027 年までに世界人口の 50% 以上がスーパー アプリケーションを利用するといわれています。

生成AIと適応AIの違い

生成 AI と適応 AI の主な違いを示す比較表:

生成 AI (例: 変分オートエンコーダーを使用した手書き数字の生成):

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

適応型 AI (例: 協調フィルタリングを使用したレコメンダー システムの構築):

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

人工知能には、生成 AI と適応 AI という 2 つの異なるサブフィールドがあります。

以前に収集されたデータに基づいて、文章、グラフィック、音楽などの新しいコンテンツを生成する AI システムは、生成 AI システムと呼ばれます。 深層学習アルゴリズムを使用して最初から新しいデータを作成し、リアルな写真や新しい音楽の作成など、さまざまなタスクに適用できます。 一方、適応型 AI は、変化する条件を学習して調整する AI システムを指します。 これらのシステムは、データと条件が継続的に変化する動的なコンテキストでの使用に適しています。 新しい情報やフィードバックに基づいてリアルタイムで行動を修正する場合があります。 適応型 AI を備えたシステムには、レコメンデーション エンジン、自動運転車、予防メンテナンス プログラムが含まれます。

生成 AI は新しいデータを生成しますが、適応 AI は状況の変化に応じて動作を変更します。 これら 2 つの AI パラダイムを組み合わせることで、よりインテリジェントで効率的で、私たちの固有の欲求や好みに対応できる世界を構築することができます。 最終的には、適応型システムを統合することで創造的なビジネス戦略への扉が開かれ、その結果、サイロ化した意思決定を排除する新しいビジネス モデル、商品、チャネルが誕生します。 従来の AI システムとは対照的に、適応型 AI は、コードが最初に開発された時点では予期されなかった、または知られていなかった現実世界の変化を考慮して、自身のコードを変更できます。 このように適応と回復力を設計に組み込んだ組織は、より迅速かつ首尾よく危機に対応できます。