はじめに
生成AIは、人工知能の中でも特に注目を集めている分野の一つです。生成AIは、大量のデータから学習することで、新しいコンテンツを生成することができます。本記事では、高校生にもわかりやすいように、生成AIの技術的枠組み、主要なアルゴリズム、トレーニングプロセスについて、詳しく解説します。
1. 生成AIの技術的枠組み
生成AIは、主に以下の技術的枠組みを用いて実現されています。
1-1. ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳の仕組みを模したアルゴリズムです。脳内の神経細胞（ニューロン）がつながって情報を処理するように、ニューラルネットワークも人工的なニューロンを多数つなげて情報を処理します。
例えば、写真から犬と猫を見分けるとき、人間の脳は特徴（毛の色、耳の形など）から判断しますが、ニューラルネットワークも同じように写真から特徴を学習し、犬か猫かを判断できるようになります。ニューラルネットワークは、入力データ（写真）を受け取ると、それを隠れ層と呼ばれる中間層で処理し、出力層から結果（犬か猫か）を出力します。
ニューラルネットワークは、たくさんの写真を学習することで、より正確に犬と猫を見分けられるようになります。これは、機械学習と呼ばれる手法の一種です。生成AIも、このニューラルネットワークを応用して、新しいコンテンツを生成します。
1-2. Transformer
Transformerは、文章を理解するために特化したニューラルネットワークです。Transformerは、単語の並び順を考慮しながら、文章全体の意味を理解することができます。
例えば、「私は昨日、公園で大きな犬を見ました。」という文章があるとき、Transformerは「私」「昨日」「公園」「大きな」「犬」「見ました」という単語の関係性を理解し、文章全体の意味を把握します。このとき、Transformerは、「犬」が文章の中心的な単語だと判断し、より注目します。
Transformerは、Attentionと呼ばれる仕組みを使って、単語間の関係性を学習します。Attentionは、単語の重要度を計算し、重要な単語により注目することで、文章の意味をより正確に理解することができます。
Transformerは、大量の文章データを学習することで、より自然な文章を生成することができます。例えば、Transformerをベースとした言語モデル（GPTなど）は、人間のような自然な文章を生成することができます。
1-3. GAN
GANは、二人の絵描きが競い合うことで上達するように、二つのAIが競争しながら学習する手法です。一方の絵描き（生成モデル）が新しい絵を描き、もう一方の絵描き（識別モデル）がそれが本物か偽物かを判定します。
生成モデルは、識別モデルを騙すような絵を描こうとします。一方、識別モデルは、生成モデルが描いた絵が本物か偽物かを見抜こうとします。この競争が繰り返されることで、生成モデルは徐々に本物そっくりの絵を描けるようになっていきます。
GANは、画像生成や音声生成など、様々な分野で応用されています。例えば、GANを使って、架空の人物の顔写真を生成したり、既存の音楽を元に新しい音楽を作曲したりすることができます。
2. 主要なアルゴリズム
生成AIには、様々なアルゴリズムが存在します。ここでは、代表的なアルゴリズムについて、もう少し詳しく説明します。
2-1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPTは、Transformerをベースとした言語モデルです。GPTは、大量の文章データを学習することで、自然な文章を生成することができます。
GPTの学習は、二段階で行われます。第一段階は「事前学習」と呼ばれ、GPTは大量の文章データを読み込み、言語の一般的な知識を獲得します。これは、人間が多くの本を読むことで、言葉の使い方や文章の構造を学ぶのと似ています。
第二段階は「ファインチューニング」と呼ばれ、事前学習で得た知識を、特定のタスク（例えばニュース記事の生成）に適用します。これは、人間が一般的な知識を基に、特定の分野の文章を書くことを学ぶのと似ています。
例えば、GPTをニュース記事生成用にファインチューニングする場合、GPTはまずニュース記事のデータを追加で学習します。そして、その知識を使って、新しいニュース記事を生成するようになります。
2-2. VAE (Variational AutoEncoder)
VAEは、データを圧縮して特徴を学習し、そこから新しいデータを生成するアルゴリズムです。VAEの仕組みは、写真を圧縮して保存し、それを復元するときに似たような写真を作り出すことに例えられます。
例えば、たくさんの犬の写真をVAEに学習させると、VAEはその写真から「耳の形」「尻尾の長さ」などの特徴を抽出します。これらの特徴は、潜在変数と呼ばれる圧縮された表現で表されます。これは、写真を圧縮して保存するようなものです。
そして、VAEは、この潜在変数を使って、新しい犬の写真を生成することができます。例えば、「耳が長い」「尻尾が短い」という特徴を組み合わせることで、その特徴を持った新しい犬の写真を生成できます。これは、圧縮された写真を復元するときに、元の写真と似たような新しい写真を作り出すようなものです。
2-3. GAN (Generative Adversarial Networks)
GANは、二人の絵描きが競争しながら上達するように、二つのAIが競争しながら高品質なデータを生成する仕組みです。
例えば、GANで犬の写真を生成する場合、一方のAI（生成モデル）は偽の犬の写真を生成し、もう一方のAI（識別モデル）はその写真が本物の犬の写真か偽物かを判定します。生成モデルは、識別モデルをだますような写真を生成しようとし、識別モデルは、生成モデルが生成した写真が偽物だと見抜こうとします。
この競争が繰り返されることで、生成モデルは徐々に本物そっくりの犬の写真を生成できるようになります。同時に、識別モデルも偽物の写真を見抜くことができるようになります。
これは、二人の絵描きが競争し合うことで、お互いに上達していくのと似ています。一人は本物そっくりの絵を描こうとし、もう一人はその絵が本物か偽物かを見抜こうとします。この競争を通じて、両者の技術が向上していくのです。
3. 生成AIのトレーニングプロセス
生成AIのトレーニングは、以下のようなステップで行われます。
3-1. 大量のデータを用意する
生成AIは、大量のデータから学習します。例えば、文章を生成するAIは、大量の本や記事などの文章データを用意します。画像を生成するAIは、大量の画像データを用意します。これは、人間が多くの本を読んだり、多くの絵を見たりすることで知識を蓄えるのと似ています。
3-2. データを前処理する
用意したデータを、AIが学習しやすいように前処理します。例えば、文章データは単語に分割されます。画像データは、サイズを揃えたり、ノイズを除去したりします。これは、人間が本を読む前に目次を見たり、絵を描く前にキャンバスを準備したりするのと似ています。
3-3. モデルを設計する
生成AIのモデル（ニューラルネットワークの構造）を設計します。モデルの設計は、タスクによって異なります。例えば、文章生成には、Transformerベースのモデルがよく使われます。これは、人間が文章を書くときに、文章の構成を考えるのと似ています。
3-4. モデルを学習させる
前処理したデータを使って、モデルを学習させます。学習には、大量の計算資源が必要です。これは、人間が知識を身につけるために、多くの時間と労力を費やすのと似ています。
学習の際には、ハイパーパラメータと呼ばれる設定を調整する必要があります。例えば、学習率は、AIが一度にどれだけ学習するかを決めるものです。これは、人間の学習において、一度にどれだけの情報を吸収するかを決めるのと似ています。
バッチサイズは、AIが一度に処理するデータの量を決めるものです。これは、人間が一度に読む本の量や、一度に見る絵の数を決めるのと似ています。
エポック数は、AIがデータ全体を何回学習するかを決めるものです。これは、人間が同じ本を何回読み返すかや、同じ絵を何回見返すかを決めるのと似ています。
3-5. モデルを評価する
学習したモデルを評価します。生成したデータの品質を人間が判定したり、定量的な指標を使って評価したりします。評価結果を基に、モデルの改善点を見つけます。
例えば、文章生成モデルの評価には、生成された文章が人間の書いた文章とどれだけ似ているかを判断する指標（BLEUスコアなど）が使われます。これは、人間が文章を書いた後、他の人に読んでもらって評価してもらうのと似ています。
画像生成モデルの評価には、生成された画像の質を判断する指標（ISスコアやFIDスコアなど）が使われます。これは、人間が絵を描いた後、他の人に見てもらって評価してもらうのと似ています。
3-6. モデルを改善する
評価結果を基に、モデルを改善します。例えば、モデルの構造を変更したり、ハイパーパラメータを調整したりします。改善したモデルを再度学習させ、評価します。このサイクルを繰り返すことで、モデルの性能を向上させます。これは、人間が練習を重ねることで、文章や絵の技術を向上させるのと似ています。
おわりに
生成AIは、日々進歩しています。今後、生成AIがどのような分野で活躍するのか、とても楽しみですね。例えば、生成AIを使って、小説や映画のストーリーを自動で生成したり、バーチャルな世界を自動で作り出したりすることができるかもしれません。また、生成AIを使って、新薬の開発を加速したり、新材料の設計を自動化したりすることもできるかもしれません。
ただし、生成AIには注意点もあります。例えば、生成AIが偏ったデータで学習すると、偏ったコンテンツを生成してしまう可能性があります。また、生成AIが生成したコンテンツの著作権や責任の所在が問題になる可能性もあります。生成AIを適切に使っていくためには、技術的な課題だけでなく、倫理的・法的な課題にも取り組む必要があります。
生成AIの研究開発には、まだまだ多くの課題がありますが、その可能性は無限大です。生成AIが、私たちの創造性を拡張し、新しい価値を生み出すツールとなることを期待しましょう。生成AIの世界は、まるで魔法のようで、とてもワクワクしますね。皆さんも、この魔法の世界に踏み込んでみてはいかがでしょうか。
