生成AIと従来のAIの違いとは？
～識別系AI vs 生成系AI～

みなさんいかがお過ごしでしょうか？明日から連休という方もいらっしゃるのではないでしょうか。
そんな今日は、
 
【生成AIとは？～生成AIについて学ぶシリーズ～】 
最近話題の「生成AI」について学ぶシリーズの第二弾！ 
 
生成AIと従来のAIの違いを説明します！！ 

従来のAIとは

従来のAIの代表的なものの一つとして、様々なものを分類・判別するために用いられる「識別系AI」が挙げられます。
例えば、工場のベルトコンベア上で、規格外の製品を発見するために用いられるAIや、スマートフォンなどの顔認証システムに用いられるAIなどが識別系AIの代表例

活用方法の違い

活用方法のもっとも大きな違いは、識別系AIは何かを分類・判別することに長けていることに対し、生成AIは前投稿で紹介した通り、文章や画像を生成することに優れているという点です。
例えば、犬の画像とマフィンの画像について考えてみましょう。

図のように識別系AIでは、画像が犬なのかマフィンなのかを判定してくれます。一方で、生成AIは、「犬の画像を生成して」「マフィンの画像を生成して」と指示するとその画像を生成してくれます。生成された画像は本物そっくりの生成AIが作り出した画像です。その精度の高さに驚きです。

このように、識別系AIと生成AIの役割には大きな違いがあり、その活用方法も異なります。識別系AIは業務の自動化や効率化の観点で優れているのに対し、生成AIは自動化・効率化に加えて、よりクリエイティブな作業も行うことができます。

学習方法の違い

学習方法にも違いがあります。 識別系AIでは、初めにAIに「正解」のデータを学習させ、新たな入力データが正解か不正解かどうかを判別しています。先の例では、初めに犬の画像をたくさん学習させ、新たな入力画像が犬の特徴を満たしていれば、その画像が犬であると判定しています。
 
一方で、生成系AIではデータを学習し特徴を学ぶだけでなく、学習した特徴から新しいコンテンツを生成する訓練を積むことで、精度の高いオリジナルなコンテンツを作ることが可能になっています。

おわりに

今回は生成AIと識別系AIの違いに注目し、活用方法・学習方法の違いについて説明しました。

次回は、
 
【生成AIとは？～生成AIについて学ぶシリーズ～】
第三弾「生成AIとChatGPTの違いとは？～生成AIの種類について～」
 
について配信予定です！

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