はとはとブログ

ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデルが日常に浸透し、AIという言葉を聞かない日はなくなりました。しかし「AIとは何か」と問われると、その定義や技術的背景は意外と曖昧なままではないでしょうか。AI研究には70年以上の歴史があり、その間に複数の技術パラダイムが興隆と衰退を繰り返してきました。個人的な関心から、これらのパラダイムを整理・考察してみました。AI技術の本質を理解する一助になれば幸いです。

AIの能力が急速に向上する中、「AIは本当に理解しているのか」という根本的な問いが再び注目を集めています。この問いは、1980年代から哲学者たちが議論してきた「弱いAI」と「強いAI」という分類に深く関わっています。個人的な関心から、John Searleの「中国語の部屋」論証や意識のハードプロブレムなど、AIの本質をめぐる哲学的議論を調査・考察してみました。大規模言語モデル（LLM）の登場により再燃したこの議論について、同じように関心をお持ちの方の参考になれば幸いです。

AIの発展段階を議論する際、「AGI（汎用AI）」や「超知能」といった用語が頻繁に登場します。しかし、これらの定義は研究者間でも統一されておらず、議論が混乱することも少なくありません。個人的な関心から、AI能力レベルの分類体系について主要論文を調査し、現時点での整理を試みました。同じようにAIの発展段階に関心をお持ちの方の参考になれば幸いです。

機械学習を学ぶ際、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という3つの学習パラダイムに出会います。それぞれの違いや使い分けについて疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。筆者も機械学習の学習を進める中で、これら3つの手法がどのような場面で有効なのか、個人的な関心から調査・考察してみました。本記事では、各学習手法の基本概念から代表的なアルゴリズム、実務での選択基準までを整理しています。機械学習の全体像を把握したい方の参考になれば幸いです。

ChatGPTやGeminiなど生成AIサービスが急速に普及する中、「機械学習」「深層学習（ディープラーニング）」「生成AI」といった用語を耳にする機会が増えています。しかし、これらの技術がどのように関係し合っているのか、明確に理解できていない方も多いのではないでしょうか。個人的な関心から、これら3つの技術概念について調査・考察してみました。AI技術の全体像を把握したい方の参考になれば幸いです。