#ai

AGI（汎用人工知能）

特定の作業だけでなく、人間のように何でも自分で学んでこなす——まだ実現していないAIの構想です。

GPU

たくさんの計算を一気に並べて同時にこなすチップで、AIの学習や推論を支える主役です。

Hugging Face

AIモデルやデータを公開・共有できる、オープンソースAIの集まる場所です。

セマンティック検索

言葉の一致でなく「意味の近さ」で探す検索方式で、表記が違っても探しているものを見つけてくれます。

チューリングテスト

相手が人間かAIか見分けがつかないかで、機械の知能を測ろうとする考え方です。

ベクトル

向きと大きさを持つ数値の並びで、AIが意味の近さを測るための土台になります。

マルチエージェント

役割を分けた複数のAIエージェントが分担と連携をしながら、ひとつの目的を進める仕組みです。

マルチモーダルAI

文章だけでなく、画像や音声など複数の種類の情報をまとめて扱えるAIのことです。

モデルドリフト

世の中やデータの傾向が変わり、運用中のAIモデルの精度が時間とともに落ちていく現象です。

音声合成（TTS）

文字で書いた文章を、人が話すような音声に変えて読み上げる技術のことです。

音声認識

人が話した声を聞き取って、文字に書き起こしてくれるしくみのことです。

過学習（オーバーフィッティング）

練習問題を覚え込みすぎて、本番の新しい問題に弱くなったAIの状態のことです。

学習（トレーニング）

大量のデータを見せて、AIにパターンや規則を覚えさせる工程のことです。

強化学習

うまくいくと「ごほうび」がもらえるしくみで、試行錯誤しながらコツを学ぶ機械学習の方法です。

自然言語処理

人が使う言葉を、コンピューターが扱えるかたちにして理解・生成する技術分野です。

推論（インファレンス）

学習を終えたAIに新しいデータを入れて、実際に答えを出させる本番の段階のことです。

転移学習

大量データで学んだ既存モデルの知識を、別の近いタスクに少ないデータで応用する手法です。