人間に似た知能を持つマシンが可能にする「人工知能（AI）」は、数学的な複雑な課題からチェスのような戦略ゲームまで、多岐にわたる分野で使用されてきました。
AIはアルゴリズムを使って問題解決や予測を行い、特定の領域においては人間を凌駕する効率性を発揮します。しかし、バイアスや計算コストの高さ、意思決定の不透明さなどの限界もあります。
「機械学習（ML）」は、AIの応用の一つであり、特に人間のプログラミングなしに新しい情報から学習し、進化することが可能です。このプロセスでは、過去のデータからパターンを検出し、予測や推薦を行います。
「ディープラーニング（DL）」は、MLの一種で、音声認識や画像分類など複雑な問題を解決するために利用されています。DLは、人間の脳を模倣したニューラルネットワーク上で動作します。
最先端の「ジェネラティブAI」は、文学作品から日々の会話まで、膨大なデータを解析して、新しい知識を創り出す技術です。例えば、AIによる詩の生成や、自然言語処理の進歩によって、画像やオーディオ、テキストの生成が可能になりました。
そうした技術を持つ「大規模言語モデル（LLM）」は、言語を扱うAIシステムであり、ニューラルネットワークを利用しています。LLMは、高度な計算能力を必要としますが、それにより私たちの検索や日常生活が大きく前進するかもしれません。
一方で、人間のような知能を持つ「一般人工知能（AGI）」への到達は、近い将来かもしれませんが、それには多くの技術的ハードルや、人類への潜在的リスクがあります。今、AIは私たちの未来とどのように向き合うべきでしょう？この記事では、AI技術の最前線を読者と共に考察していきます。
出典 : https://www.ft.com/content/bde93e43-7ad6-4abf-9c00-8955c6a9e343