機械学習と生成 AI: 違いは何ですか?
公開: 2024-03-07ここ数年で人工知能が主流になってきました。 AIの市場規模も2030年までに7,400億に達すると予測されています。
ただし、AI にはディープ ラーニング、GenAI、機械学習などのさまざまなサブフィールドが含まれます。 これらの分野にはいくつかの類似点がありますが、理解する必要のある重要な違いもあります。
この記事では、機械学習と生成 AI という 2 つの主要な AI 概念について説明します。 定義を超えて、独自の機械学習と生成 AI の特性、および現実世界のアプリケーションを見ていきます。
しかし、基本から始めましょう。
機械学習とは何ですか?
機械学習 (ML) は、コンピューターがデータから学習できるようにするアルゴリズムの開発に焦点を当てています。
機械学習システムは、入力データに基づいてパターンを学習し、予測、決定、または改善を行います。 新しいデータを入力すると、機能が更新され改善され続けます。 これにより、コンピューターは人間の知能と同様の方法で提示された問題を解決できるようになります。
機械学習サービスは、予測分析や推奨システムから画像認識や音声認識まで多岐にわたります。
特に、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させるために大規模なデータセットを必要とする複雑なタスクに優れています。
ジェネレーティブ AI とは何ですか?
生成 AI は、AI アルゴリズムと大規模な言語モデルを使用して、リアルな画像、テキスト、コード、オーディオなどのさまざまなタイプのコンテンツを作成します。
GenAI の主な範囲は、さまざまなドメインにわたる新しくユニークで創造的なコンテンツの生成です。
GenAI を AI と混同したり、交換したりしないように注意してください。 AI とジェネレーティブ AI の包括的な比較ガイドをご覧ください。
さて、この 2 つの用語を理解できたところで、これらはより広範な AI 環境にどのように適合するのでしょうか?
ML はパターンを見つけてデータを提供しますが、GenAI は人間の言語と創造性を使用して、パターン認識を魅力的なコンテンツに変えるのに役立ちます。 この 2 つは共生関係を共有しており、機械学習が基盤となっています。
Gen AI と ML の技術的基盤
この 2 つは幅広いアルゴリズムを備えています。 ただし、生成 AI アルゴリズムと機械学習アルゴリズムの大きな違いは、トレーニング技術によって決まります。
生成 AI は、敵対的生成ネットワーク (GAN) や変分オートエンコーダー (VAE) などの多様なモデルを利用して、画像、テキスト、音楽などの新しいデータを作成します。
Gen AI のトレーニング プロセスにはさまざまな構造が含まれる場合があり、一部のアプリケーションでは、1 つのモデルがデータを生成し、もう 1 つのモデルがデータを評価するという二重アプローチが採用されています。 ただし、Gen AI はより広範囲の技術と目的を網羅しているため、常にそうとは限りません。
機械学習アルゴリズムの手法には次のものが含まれます。
- 監視あり: 一般的なアルゴリズムには、線形回帰、サポート ベクター マシン、ニューラル ネットワークが含まれます。
- 教師なし: これらのアルゴリズムは、ラベルのないデータ内のパターンと構造を識別します。 これには、複雑なデータを単純化するために使用される次元削減と、類似したデータをグループ化するために使用されるクラスタリングが含まれます。
- 強化:この手法は、望ましい行動には報酬を与え、望ましくない行動にはペナルティを与えることで意思決定を最適化するのに役立ちます。
データ要件に関しては、生成 AI モデルには大量の高品質のトレーニング データが必要です。 データの品質と多様性は、合成的だが現実的なコンテンツを生成するモデルの能力に直接影響します。
マシンモデルのデータ要件は異なります。 教師あり学習には大規模なラベル付きデータセットが必要ですが、教師なし学習はラベルなしのデータでも機能します。 強化学習には従来のデータセットが必要ではなく、むしろフィードバック (つまり、報酬や罰則) を提供する環境が必要です。
計算プロセスについてはどうでしょうか? ML モデルでは、分析データの精度を確保するために、精度や再現率などのパラメーターを計算する数学的計算が必要です。 また、データ品質、モデルの選択、特徴量エンジニアリングは、信頼性の高い結果を保証する上で重要な役割を果たします。
一方、Gen AI モデルには、クリエイティブ データの現実性、一貫性、多様性を評価するための定性的な指標が必要です。 損失関数などの定量的メトリクスも、モデルのパフォーマンスの評価と改善に役立ちます。
Gen AI と機械学習のアプリケーションとユースケース
Gen AI と ML は同様の業界で使用できます。 ただし、生成 AI アプリケーションと機械学習アプリケーションの違いは、ユースケースの複雑さと期待される出力にあります。
以下に、さまざまな業界における機械学習と生成 AI のビジネス ユースケースを示します。
健康管理
ML モデルは、疾患の早期発見のために患者データや医療画像 (X 線や MRI など) を分析し、患者の転帰を改善できます。
Gen AI は、診断を支援するために、臨床ノートの転写や画像や検査結果の解釈にとどまりません。 たとえば、データに基づいて個別の治療計画を作成するのに役立ちます。 また、薬物の分子構造を生成して、創薬プロセスを加速することもできます。
小売り
ML アルゴリズムは、過去または現在の販売データを使用して、パーソナライズされたコンテンツや推奨事項の作成に役立ちます。 顧客の購入パターンに基づいて販売量を予測することもできます。
Gen AI は、パーソナライズされたプロモーションや製品推奨のための詳細な製品説明とコピーの作成を支援します。 また、仮想試着もサポートできるため、情報に基づいて購入を決定することができます。
教育
ML は、学習パスをパーソナライズし、生徒の成績に基づいてコンテンツを調整し、関連するリソースを推奨できます。
Gen AI は、練習問題などの教材の作成を支援します。 ジェネレーティブ AI 開発会社は、教材を通じて学習者をガイドする仮想講師のシミュレーションを支援することもできます。
顧客サポート
機械学習ソリューションは顧客とのやり取りや感情分析に使用でき、全体的なサービス品質の向上に役立ちます。 ML アルゴリズムは、インタラクティブなチャット ツールのデータ バックボーンでもあります。
一方、Gen AI は、日常的なクエリを処理して即座に応答するチャットボットや仮想アシスタントを実際に強化することで、顧客サービスを強化します。
ファイナンス
機械学習アルゴリズムは、数百万のデータポイントを分析して、リアルタイムで詐欺やマネーロンダリングを検出できます。
Generative AI を利用して、カスタマイズされた投資戦略を開発できます。 LLM モデルを使用すると、ローン書類や保険証券などの大量の財務文書の処理と生成が容易になります。
独自の利点と制限事項
生成 AI と機械学習の利点と限界について見てみましょう。
機械学習の利点
- ML はデータ分析を自動化し、意思決定をサポートする貴重な洞察と仮定を提供します。
- 異常の検出とデータ内の複雑なパターンの認識に役立ちます。
- 複雑なタスクを自動化し、業務を合理化するインテリジェントなマシン、ソフトウェア、プロセスの開発を可能にします。
機械学習の制限
- ML モデルは、特にノイズの多いデータや不完全なデータを扱う場合に間違いを犯す可能性があります。
- ML のパフォーマンスは、高品質で関連性のあるデータに大きく依存します。 したがって、不十分なデータは不正確なモデルにつながります。
- ML モデルはトレーニング データのバイアスを継承する可能性があり、それが結果に影響を与えます。
- 複雑な ML モデルをトレーニングするには、多大な計算能力、専門知識、時間が必要です。
生成的 AI の利点
- 強化された、創造的で高速なコンテンツ制作。
- 生成 AI を活用したチャットボットは顧客満足度を向上させます。
- Gen AI を使用すると、企業は可能性のあるものの可能性を探ることができます。
生成 AI の制限
- 既存のデータのパターンに依存しているため、真に画期的なアイデアを生み出す能力が制限される可能性があります。
- 生成されたコンテンツの品質は異なる場合があります。
- Gen AI は、意図せずに偏ったコンテンツや有害なコンテンツを生成する可能性があります。
各テクノロジーの成功は、その限界と機能を理解することにあることを常に忘れないでください。
今後の展開と倫理的配慮
Gen AI と機械学習の将来は有望です。
たとえば、チャットボットは現在マルチモーダルです。 OpenAI の GPT-4 と Google の Gemini は、人間のようなテキスト、画像、音声を処理します。 これにより、テクノロジーの知識がほとんどない人でも AI アプリの開発が促進されることが期待されます。
また、カスタマイズされたチャットボットがさらに増えることも期待されています。 Google と OpenAI は、コーディングのスキルがなくてもミニチャットボットを作成できるユーザーフレンドリーなプラットフォームに投資しています。
ML アルゴリズムは進化し続け、さまざまなドメインにわたるハイパーパーソナライゼーションをサポートします。 Gen AI の新たなフロンティアはテキストからビデオへの変換であり、モバイル アプリにおける最大の AI トレンドの 1 つになる可能性があります。
Runway のような企業は、ビデオ モデルの品質をすでに完成させています。
それに加えて、ディープフェイクの傾向は今後も拡大し続けると予想されており、懸念されています。 アルゼンチンで見られたように、広告、娯楽、そして今後の選挙でもっと使われるようになるだろう。
AI 分野でも、AI システムの責任ある開発と展開を形作るガイドラインやポリシーがさらに増えることになります。
それは、AI の悪用の可能性が常に懸念されており、それが包括的なフレームワークが重要である理由だからです。 これらのフレームワークに従うことで、結果が透明性、公平性、容易に解釈可能、かつ公平であることが保証されます。 ユーザーデータを保護しながら。
私たちはすでに、2023年10月のバイデン大統領令による初期のAI規制、続いて12月のEUのAI法を見てきました。 テクノロジーの進化に伴い、さらに多くの規制枠組みが導入される可能性があります。
統合の課題
業務に AI を導入する場合、次のようないくつかの課題に直面することになります。
- スキルギャップ: AI ソリューションが進歩するにつれて、必要な専門知識レベルも高まります。 その結果、必要なスキルを持つ専門家を見つけて維持するのに苦労する可能性があります。
- 変化への抵抗: チームは、複雑さの認識や、将来的に職を失うことへの恐怖のために、AI ソリューションへの移行に抵抗するかもしれません。
- 導入コスト: 中小企業では、インフラストラクチャ、ソフトウェア、メンテナンスのコストが原因で、AI モデルを効率的に実装するのが難しい場合があります。
技術的な専門知識、組織文化、戦略的計画を組み合わせた総合的なアプローチにより、これらの課題に正面から取り組むことができます。
AI および ML 世代のスキルセットと教育パス
ここで、機械学習と生成 AI を専門にするために必要なスキル セットと教育パスについて説明します。
Gen AI のスキル要件
- ディープラーニングの習熟度。 ディープ ラーニング アルゴリズムの詳細については、ディープ ラーニングと機械学習の違いに関する投稿をご覧ください。
- ユニークなコンテンツを作成するための創造性。
- 確率などの数学および統計の概念をよく理解していること。
Gen AI 教育パス
コンピューター サイエンスまたはデータ サイエンスの学位を取得します。 Dataquest などのプラットフォームでオンラインの Gen AI コースを受講することもできます。
さらに、個人プロジェクト、コンテストへの参加、オープンソースの生成 AI ライブラリへの貢献を通じて学ぶことができます。
ML スキル要件
- 統計と数学に関する強力な基礎知識。
- Python および TensorFlow や PyTorch などのライブラリに関する熟練度。
- データを効果的に前処理および変換する機能。
- デシジョン ツリー、サポート ベクター マシン、ニューラル ネットワークなどのさまざまな ML アルゴリズムについての理解。
ML 教育パス
コンピューター サイエンス、統計、または関連分野の学位を取得することができます。 Coursera やその他の同様のプラットフォームでオンライン ML コースを受講してください。
また、現実世界のプロジェクトに取り組み、Kaggle コンテストに参加し、ML コミュニティと協力する必要もあります。
機械学習と生成 AI: 比較分析
効率、精度、適応性の点で、これら 2 つはどのように公平に機能するのでしょうか?
生成 AI は、多様で現実的な出力を効率的に生成できます。 ただし、GAN などの一部の複雑な生成モデルの計算要件は重要になる場合があります。
ML モデルは多くの場合、比較的少ない計算能力を必要とします。 トレーニングが完了すると、大規模なデータセットを簡単に処理できるようになります。 ただし、必要な計算能力は、最終的にはデータ サイズ、モデルの複雑さ、アルゴリズムの種類によって異なります。 たとえば、一部のサポート ベクター マシン (SVM) アルゴリズムは、大規模なデータセットに対して大量の計算能力を必要とする場合があります。
そうは言っても、完全に正確であると主張できる AI ソリューションはありませんが、精度のレベルは対象となるアプリケーションによって異なります。
たとえば、生成 AI は、現実的でユニークなコンテンツを高レベルの精度で生成できます。 多様なデータセットでトレーニングされた ML モデルは、画像認識、自然言語処理、予測分析などのタスクにおいて非常に正確です。
生成 AI は創造的なタスクにうまく適応し、多様な出力を生成できます。 一方、ML モデルはトレーニング データに基づいて特定のタスクに適応します。
Gen AI および ML テクノロジーに取り組む方法
現在、ML および GenAI テクノロジーを利用できるさまざまな方法があります。
簡単に参加できる方法の 1 つは、オンライン コースです。 たとえば、Dataquest の Generative AI Fundamentals や Coursera の GenAI および ML コースなどのコースを選択できます。
それに加えて、AI や機械学習に焦点を当てた LinkedIn グループなど、関連するオンライン コミュニティに参加してください。 これらのグループは、ネットワークを構築し、知識を共有し、業界のトレンドを常に最新の状態に保つのに役立つプラットフォームを提供します。
以下にその一例を示します。
AI の思想的リーダー、研究者、業界の専門家が集まるカンファレンス、業界イベント、ワークショップに参加することもできます。
最後に: 生成 AI と機械学習の違いは何ですか?
AI のさまざまなサブフィールドがどのように異なるかを理解することは、その可能性を活用する上で非常に重要です。 この記事では、生成 AI と機械学習の違いに特に焦点を当てます。
違いを特定するだけでなく、それらの機能と一般的な用途を理解するのにも役立つ情報を提供しました。 私たちの比較分析は、それらがいかに順応性があり、アクセスしやすく、正確であるかを示しています。
ただし、違いにもかかわらず、この 2 つは共生関係にあることを常に忘れないでください。 Gen AI は、機械学習モデルによって分析されたデータを活用して、リアルでオリジナルのコンテンツを作成します。