ARX CHALLENGERS BLOG技術者ブログ
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2023/10/24
皆さんこんにちは、ぴろりんです。今年も猛暑が続きますね。そういう時こそ家に引きこもって、Let’s study!!!今日は生成系AIについて学んでいきましょう。
皆さんが「生成系AI」って聞くと、一番に思い浮かべるのは、「ChatGPT」ではないでしょうか？バズワード的にテレビや新聞で取り上げられたことから、「ChatGPT」が一躍有名になりました。でも、「生成系AI」って、ChatGPTだけではありません。様々な分野で様々な生成系AIが活躍を始めています。今回はそんな生成系AIについて考察してみましょう。
生成系AI（Generative AI）とは、人工知能（AI）の一種であり、データから新しいデータを生成する能力を持つシステムのことを指します。これは、機械学習の一分野であり、特にディープラーニング技術を使用して、与えられたデータのパターンや特徴を学習し、それに基づいて新しいデータを生成する能力を獲得することを目指します。先にも述べたように、一般的に生成系AIと聞くと、ChatGPTが連想されるでしょう。しかし、一言に生成系AIと言っても、さまざまな分野で応用されており、その種類も機能も様々です。以降で、生成系AIの種類と詳細を見ていきます。
では、生成系AIには、どんな種類・分野があるかを見てみましょう。
1. 自然言語処理（NLP）: テキスト生成モデルは、文章やダイアログ、詩などのテキストを生成するのに使用されます。
有名な例としては、文章を自動生成するためのモデルや、質問に対する回答を生成するモデルがあります。
2. 画像生成: 画像生成モデルは、既存の画像データから新しい画像を生成することができます。
有名な例としては、ランダムな風景画像を生成するモデルや、アート作品の生成モデルがあります。
3. 音声合成: 音声生成モデルは、テキストから自然な音声を合成するために使用されます。
これにより、テキスト読み上げや音声アシスタントの声を生成することができます。
4. 音楽生成: 音楽生成モデルは、既存の楽曲データから新しい音楽を生成することができます。
様々な楽器の演奏や音楽のジャンルに基づいて音楽を作成することが可能です。
5. ビデオ生成: ビデオ生成モデルは、静止画像から動画を生成することができます。
これにより、連続したフレームを生成することで、新しい動画を作成することができます。
生成系AIは、クリエイティブなタスクやデータ拡張、シミュレーション、デザインなど、さまざまな分野で活用されています。ただし、生成されたデータが本物と見分けがつかない場合もあるため、倫理的な懸念や偽情報の拡散などに対する注意が必要です。ここからは、それぞれを深掘りしてみていきましょう。
自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解し、処理するための技術や手法の分野です。以下にいくつかの代表的な自然言語処理の例を挙げてみましょう。
1. 機械翻訳（Machine Translation）: NLPの一つの重要な応用分野で、言語間の翻訳を実現する技術です。
Google翻訳などのツールがこの技術を利用しています。
2. テキスト生成（Text Generation）: テキストを生成するためのモデルやシステムがあります。
有名な例としては、ChatGPTを含む、GPTシリーズ（Generative Pre-trained Transformer）があります。
3. 感情分析（Sentiment Analysis）: テキストから感情や意見を抽出する技術です。
あるテキストがポジティブな評価を含んでいるか、ネガティブな評価を含んでいるかなどを判定することができます。
4. テキスト分類（Text Classification）: テキストを事前に定義されたカテゴリに分類する技術です。
スパムメールの検出やニュース記事のトピック分類などが含まれます。
5. 命名エンティティ認識（Named Entity Recognition, NER）: テキスト内の特定の情報（人名、地名、組織名など）を
識別・抽出する技術です。情報抽出や要約などに利用されます。
6. 質問応答（Question Answering）: テキストに対する質問に対して適切な回答を生成する技術です。
情報検索や仕事関連の問い合わせなどに応用されます。
7. テキスト要約（Text Summarization）: 長いテキストから要点を抽出し、短い要約文を生成する技術です。
ニュース記事や文書の要約に利用されます。代表的なアプリケーションには、Summlyという、
Yahooニュースに用いられていたアプリケーションがあります。
これらはNLPの代表的な応用分野の一部ですが、NLPの研究はますます広がりつつあり、新しい技術やアプリケーションが続々と開発されています。
生成系AIの画像生成モデルは、ディープラーニング技術を使用して新しい画像を生成するためのモデルです。これらのモデルは、大量の画像データを学習し、そのデータのパターンや特徴を捉えることで、本物の画像に似た偽の画像を生成します。以下に代表的な画像生成モデルのいくつかを紹介します。
1. GAN（Generative Adversarial Networks）: GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）と呼ばれる
2つのネットワークを対立させるアーキテクチャです。生成器は本物の画像に似た偽の画像を生成し、識別器は本物と
偽物を識別しようとします。生成器は、識別器を欺くように画像生成の能力を高めていきます。
GANは、画像生成だけでなく、画像スタイル変換や高解像度画像生成などのタスクにも利用されます。
2. VAE（Variational Autoencoders）: VAEは、画像データを低次元の潜在空間にエンコードし、そこから新しい
画像をデコードするモデルです。潜在空間は通常、連続的な分布を持ち、ランダムサンプリングによって異なる画像が
生成されます。VAEは、画像生成だけでなく、画像の補完や修復にも使用されます。
3. Pix2Pix: Pix2Pixは、入力画像と出力画像の対応関係を学習するためのモデルです。
例えば、モノクロ画像をカラー画像に変換する、地図を衛星画像に変換するなどのタスクに使用されます。
4. StyleGAN（Style-Generative Adversarial Networks）: StyleGANは、GANの一種であり、画像生成の際に異なる
スタイルや特徴を制御することができるモデルです。これにより、特定のスタイルを持った画像やアート作品を
生成することが可能です。
5. BigGAN: BigGANは、高解像度で大規模な画像を生成する能力を持つGANモデルです。
よりリアルな画像生成を実現するために、モデルのアーキテクチャや学習手法が工夫されています。
これらの画像生成モデルは、コンピュータビジョン、デザイン、クリエイティブなアプリケーションなどで幅広く使用されており、新しい視覚的なコンテンツの生成や画像処理に革命をもたらしています。
生成系AIの音声生成モデルは、音声データを生成するための技術です。これらのモデルは、テキストを音声に変換したり、既存の音声データから新しい音声を合成したりすることができます。音声合成（Speech Synthesis）の分野で広く活用されており、声質や言語、感情などを制御して自然な音声を生成することが可能です。以下に代表的な音声生成モデルの例をいくつか紹介します。
1. TTS（Text-to-Speech）モデル: テキストから音声を生成するためのモデルです。テキストを入力とし、
そのテキストを自然な音声として合成します。TTSモデルは、読み上げアプリや音声アシスタントなどで広く
使用されています。
2. WaveGAN: WaveGANは、音声の波形を直接生成するGANベースのモデルです。これにより、高品質な音声合成が
可能になります。音声の微細な特徴やリアルな響きを再現することができます。
3. Tacotron: Tacotronは、テキストを音声に変換するモデルで、テキストのシーケンスと音声のフレームを
対応付けることで音声を合成します。Tacotronの改良版としてTacotron 2があり、より自然な音声合成を
実現しています。
4. WaveNet: WaveNetは、音声合成において非常に高品質な音声を生成することで知られるモデルです。
WaveNetはディープラーニングを用いて音声波形を直接生成し、豊かな音声表現を実現します。
5. MelGAN: MelGANは、音声合成において高効率かつ高品質な音声合成を目指したモデルです。
MelGANはメルスペクトログラム（音声のスペクトログラムの一種）を生成し、それを音声波形に変換します。
これらの音声生成モデルは、音声合成技術の進化によって、リアルな音声の生成や声の質感の制御、異なる声色や言語への対応などを実現するために使用されています。音声合成技術は、音声案内システム、映画やゲームのキャラクターボイス、バーチャルアシスタントなど、多くのアプリケーションで活用されています。
生成系AIの音楽生成モデルは、音楽データを生成するための技術です。これらのモデルは、既存の楽曲データから新しい音楽を合成したり、音楽の要素や構造を学習して新しい楽曲を作曲したりすることができます。以下に代表的な音楽生成モデルのいくつかの例を紹介します。
1. MIDI-VAE（Variational Autoencoder）: MIDIデータを使用して音楽を生成するためのモデルです。
MIDI-VAEは、音符や和音、リズムなどの音楽要素をエンコードし、新しい楽曲をデコードして生成します。
2. MuseGAN: MuseGANは、GAN（Generative Adversarial Networks）を音楽生成に適用したモデルです。
MuseGANは、楽曲の構造や楽器の分布を学習し、新しい楽曲を合成します。異なる楽器の演奏をシミュレートする
ことも可能です。
3. OpenAI's MuseNet: MuseNetは、さまざまな楽器やジャンルを模倣して音楽を生成するAIモデルです。
ユーザーはスタイルや楽器の設定を調整し、自分好みの楽曲を生成することができます。
4. WaveGAN for Music Synthesis: WaveGANを音楽合成に応用したモデルも存在します。
WaveGANは、音声生成のために設計されたものですが、音楽の波形を生成する際にも使用されます。
5. Music Transformer: Music Transformerは、シーケンス・ツー・シーケンス（Sequence-to-Sequence）モデルを
音楽生成に応用したものです。楽曲の構造や旋律を学習し、新しい楽曲を合成することができます。
これらの音楽生成モデルは、クリエイティブな音楽制作や楽曲のアレンジ、バックグラウンド音楽の生成などのアプリケーションで活用されています。AIを活用した音楽生成は、音楽家や作曲家に新たなアイデアを提供し、音楽の創造性を拡張する一つの手段として注目されています。
生成系AIのビデオ生成モデルは、動画データを生成するための技術です。これらのモデルは、静止画像からフレームを生成して連続した動画を合成したり、既存の動画データから新しい動画を生成したりすることができます。以下に代表的なビデオ生成モデルの例を紹介します。
1. VGAN（Video Generative Adversarial Networks）: VGANは、GAN（Generative Adversarial Networks）を
動画生成に応用したモデルです。VGANは、連続するフレームの関係性や運動のパターンを学習し、新しい動画を
合成します。
2. VideoGAN: VideoGANもGANを基にしたモデルで、静止画像から動画を生成します。VideoGANは、フレーム間の
遷移や動きを学習して、自然な動画合成を実現します。
3. VQ-VAE-2（Vector Quantized Variational Autoencoder 2）: VQ-VAE-2は、動画データをエンコードし、
潜在空間で変換した後にデコードすることで動画を生成するモデルです。VQ-VAE-2は、高品質な動画合成を
目指しています。
4. MoCoGAN（Motion and Content Generative Adversarial Network）: MoCoGANは、動画内の
運動（モーション）と内容（コンテンツ）を分離して生成するモデルです。これにより、物体の運動や
背景の変化を制御しながら動画を合成できます。
5. DF-VAE（Disentangled Factorized Variational Autoencoder）: DF-VAEは、動画データの要素を分解し、
異なる要素を個別に制御して新しい動画を生成するモデルです。例えば、背景やオブジェクトの動きを
個別に調整できます。
これらのビデオ生成モデルは、映画やアニメーション制作、特殊効果の生成、仮想世界の構築など、さまざまなアプリケーションで活用されています。AIを使用したビデオ生成は、映像制作のクリエイティブ性を高め、新しいビジュアルコンテンツを生成する手段として注目されています。
生成系AIは非常に強力なツールであり、多くの分野で革新的な進歩をもたらしていますが、その利用にはいくつかの懸念や問題が存在します。例えば、ハリウッドにおいても、AIの利用規制を求めたスト（正確には、賃上げと労働環境改善も含まれていた）が行われました。以下に、生成系AIに関連する問題のいくつかを紹介します。
1. 偽情報の生成: 生成系AIは、本物のデータや情報と見分けがつかないような偽のコンテンツを生成する
可能性があります。これにより、デマやフェイクニュースの拡散が助長される恐れがあります。
2. プライバシーの侵害: 生成系AIは、訓練に使用されたデータから個人の情報やプライバシーに関する情報を
暴露することがあります。これにより、個人のプライバシーが侵害される可能性があります。
3. 人種差別や偏見の反映: 生成系AIは、訓練データに含まれる偏見や人種差別などのネガティブな側面を
反映することがあります。これにより、差別的なコンテンツが生成される可能性があります。
4. 著作権侵害: 生成系AIは、既存の著作物をもとに新しいコンテンツを生成するため、著作権侵害の問題が
生じることがあります。
5. 倫理的ジレンマ: 生成系AIが倫理的に疑わしいコンテンツを生成する場合、その使用や普及について倫理的な
ジレンマが生じることがあります。
6. 混乱や不確実性の増加: 生成されたコンテンツが本物と区別がつかない場合、情報の混乱や不確実性が増加する
可能性があります。
これらの問題は、生成系AIの利用に関して考慮すべき重要な側面です。技術の進歩に伴い、これらの問題に対する解決策や規制が模索されていますが、依然として議論が続いている段階でもあります。生成系AIの利用に際しては、倫理的な配慮と適切なガイドラインの確立が重要です。
今回はここまで！！
さて、ここまで書いてきましたが、察しの良い方はそろそろお気付きかもしれません。この文章、実はChatGPTにもお手伝い頂いて書いたことをネタばらし致します。(笑)
ただし、ところどころで、私が手を加えています。その理由はというと、少し分かり難い表現や最新の情報が入っていなかったからです。（ChatGPTは2021年までの情報しか持っていないため）
生成系AIは、我々の身近なところにも多く使われ始めています。しかし、先に述べた「生成系AIについて注意すべきこと」にもあるよう、問題・課題も多く、「使う側の人間が、どう上手に活用するかが重要」です。我々も上手にAIを活用して生産性を上げていきましょう！！
ぴろりん