人工知能（AI）の領域は、これまでに多くの進歩を遂げてきました。生成AIは、新たな情報やアイデアを「生成」するAIのことを指します。本記事では、生成AIの主な種類とその仕組み、特に注目されるTransformerモデルとGANモデルについて詳しく解説します。

生成AIの種類

生成AIには主に二つの大きな分類があります。一つは「言語生成AI」で、自然言語のテキストを生成するものです。例えば、記事の作成、質問応答、対話生成などに利用され、その際たる例はChatGPTですね。
もう一つは「画像生成AI」で、新しい画像や既存の画像の変換を行います。画像のスタイル変換や、顔画像の生成などに利用されます。

それぞれの生成AIのアルゴリズム

生成AIには様々な種類があり、目的に応じてアルゴリズムも異なります。

言語生成AI

言語生成AIの中心的なアルゴリズムは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）やTransformerなどのシーケンスモデルです。これらのモデルは、単語やフレーズのシーケンスを学習し、新しいテキストを生成します。特に、Transformerは「Attention is All You Need」という論文で提案され、大規模なテキストコーパスから高品質なテキストを生成できることで広く認識されています。

画像生成AI

画像生成AIには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やGenerative Adversarial Networks（GAN）などがよく用いられます。特にGANは、生成器と識別器という2つのネットワークを競争させることで、高品質な画像を生成する能力を持ちます。

以下にそれぞれの生成AIのアルゴリズムについて簡潔に説明します。

音楽生成AI

音楽生成AIは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などのシーケンスモデルを多く利用します。これらのモデルは、音楽のパターンや構造を学習し、その結果を元に新しい旋律や曲を生成します。

動画生成AI

動画生成AIも、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や3D Convolutional Neural Networks（3D-CNNs）などを使って動画シーケンスを学習します。これらのモデルは、時間的な連続性を持つ映像データからパターンを学習し、それに基づいて新たな動画クリップを生成します。

音声生成AI

音声生成AIは、WaveNetやTacotronなどのモデルを用いて、音声データを生成します。これらのモデルは、人間の声の特徴や話し方を学習し、その学習結果を基に新たな音声を生成します。

TransformerモデルとGANモデルの仕組み

生成AIの仕組みをもう少し細かくみてみましょう。ここではChatGPTなど言語生成AIに使われるものと、Stable Diffusionなどの画像生成AIに使われるモデルについて詳しくみてみます。

Transformerモデル

Transformerモデルは、自然言語処理タスク、特に言語生成タスクにおいて非常に優れた結果を出しています。OpenAIのGPTシリーズやGoogleのBERTは、このTransformerモデルを基にしています。

例えば、GPT-3は英語の文を生成する際、自己注意メカニズムによって文脈を捉えます。”The man walked his [blank].”という文が与えられたとき、GPT-3は”[blank]”の部分に何が適切かを判断します。”dog”や”cat”などのペットに関連した語が適切であると学習している場合、このような語を生成します。このように、Transformerは大量のテキストデータを学習し、その結果を元に新しい文を生成します。

GANモデル

GANモデルは、非常にリアルな画像生成に優れています。たとえば、NVIDIAのStyleGANは、これまでに存在しない人物の非常にリアルな顔を生成することができます。

StyleGANの生成器は、ランダムなノイズから始めて、徐々にそれをリアルな顔画像に変換します。一方、識別器は、その画像が本物の人間の顔画像か、生成器が生成したものかを判断します。生成器が作り出す画像が識別器を騙すことができるほどリアルになると、その画像は人間の目を騙すことも可能となります。

これらのモデルが持つ力強さは、それぞれが自然言語と画像という異なる領域で驚くべき結果を出していることにより、明らかとなります。これらの進歩により、生成AIは今後もさまざまな領域でのアプリケーションが期待されています。