AI・ML・深層学習・エージェント型AI

イントロ

包含関係と役割を分けて、用語の近さに惑わされない

人が知的とみなす認識、推論、生成、意思決定支援などをコンピュータで実現する技術や研究領域の総称です。

定義

とは、認識・推論・生成など、人が知的とみなす処理を計算機で実現する技術領域です。
言葉を分けると: は知的処理を実現する方法の一つで、データから規則性を学びます。は多層ニューラルネットワークを使う機械学習の一群です。は学習済みの分布を使って新しい文章や画像などを作り、はモデルに目標、道具、記憶、手順を組み合わせて複数段階の仕事を進めます。

手順

要点

用語は互いに排他的な製品名ではありません。たとえばLLMは深層学習で作られたで、生成AIアプリの中核にも、エージェントの推論部分にもなれます。試験では『どの層の概念か』『何を生み出すか』『自律的な手順実行があるか』を切り分けます。

例

場面: 社内文書を要約し、必要なら予定表を確認して会議候補まで作る仕組みを分類します。
順に考えると: 要約文を作る部分は生成AIです。予定表という外部ツールを呼び、結果を見て次の行動を決める全体はエージェント型AIです。その基盤のLLMは深層学習で訓練された機械学習モデルであり、分類名は見る範囲によって変わります。
ここが結論: 一つだけのラベルを争うのではなく、モデル、生成機能、ワークフローの三層を答え分けられます。

注意

確認

Q1

問い合わせを分類するだけの学習済みモデルを最も直接表す説明はどれですか。

まとめ

推論方式とデータの種類を、AIF-C01の公式objective 1.1.3・1.1.4に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。

新しいカテゴリが追加されました