エージェント型 AI と生成型 AI: 違いを理解する
AI に対する私たちの認識は、ここ数十年で劇的に進化しました。かつて AI は、潜在的に暴走する可能性のある、万能でターミネーターのような機械だと想像されていましたが、現在私たちは、日常生活にシームレスに統合されたインテリジェント システムとやり取りしています。ハリウッドが描いた知覚ロボットの空想から、今日私たちが使用している実用的で多用途な AI ツールまで、人工知能の歩みは驚くべきものでした。
現在、テクノロジーの世界には、ジェネレーティブ AI とエージェント AI という 2 つの特に興味深い概念があります。これらは複雑な技術用語のように聞こえるかもしれませんが、機械の能力に対する理解を一変させる、人工知能に対するまったく異なるアプローチを表しています。
生成 AI を理解する
生成 AI は、おそらくほとんどの人にとって馴染みのある概念です。本質的には、生成 AI とは、トレーニング済みのデータに基づいて新しいコンテンツを作成できるシステムを指します。これには、テキスト生成 (記事、ブログ、ストーリー、さらにはコードの作成など)、画像作成、音楽作曲、ビデオ作成などが含まれます。
非常に単純な意味では、生成 AI は非常に洗練された模倣マシンに似ています。つまり、膨大な量のトレーニングからパターンを学習し、それらの学習パターンを反映した類似しているが独自の出力を生成できるものです。GPT-4、Llama 3、Claude 3.5 Sonnet などの大規模言語モデルや、DALL-E や CM3Leon などの画像ジェネレーターは、生成 AI の代表的な例です。
エージェントAIの探究
エージェント AI は、人工知能に対するより複雑で動的なアプローチです。主にコンテンツ作成に重点を置く生成 AI とは異なり、エージェント AI は、自律的な決定を下し、複雑な目標を追求し、変化する環境に適応し、特定の目的を達成するために受動的ではなく能動的なステップを踏むように設計されています。エージェント AI システムは、コンテンツを生成するだけでなく、単純なパターン認識を超えた自律性で、複数ステップのタスクを戦略化し、計画し、実行します。
エージェント AI の主な機能は次のとおりです。
- タスクの分解と計画
- 問題解決と推論
- 学習と適応
- 自律的な意思決定
- マルチモーダルインタラクション
エージェント型AIと生成型AIの違い
| 側面 | 生成AI | エージェントAI |
|---|---|---|
| 主な機能 | コンテンツの作成と生成 | 目標指向の自律行動 |
| インタラクションモード | 反応的、迅速な対応 | 積極的かつ戦略的な問題解決 |
| タスクの実行 | 直接の指示に従う | 複雑なタスクを個別に分解する |
| 意思決定 | プロンプトのコンテキストに基づいて限定的 | ダイナミック、推論と適応 |
| 自律性レベル | 低い（特定の入力に依存） | 高（プロセスを開始および推進できる） |
| 主な機能 | テキスト、画像、コードパターン認識、要約、翻訳の作成 | 多段階計画、自己反省、エラー修正、コンテキスト維持 |
| 動作例 | 質問に答え、コンテンツを生成する | 目標を設定し、問題を調査し、解決策を繰り返す |
| 学習アプローチ | トレーニングデータからの静的知識 | 対話とフィードバックからの適応学習 |
| タスクの複雑さ | 主に線形の単一ステップのタスク | 複雑で多段階の目標 |
実例
- GPT を使ってブログ記事の下書きをするコンテンツライター
- DALL-Eでユニークなイメージを生み出すアーティスト
- AI作曲の音楽を探求するミュージシャン
ジェネレーティブ AI の実践
- 科学実験を独自に設計し実行できるAI研究アシスタント
- 投資戦略をリアルタイムで適応させる金融取引システム
- 複雑なナビゲーションの決定を行う自律走行車
コンバージェンス
興味深いことに、生成型 AI とエージェント型 AI の境界線は必ずしも明確ではありません。多くの最新の AI システムは両方の要素を取り入れ、コンテンツを生成し、自律的な決定を下すことができるハイブリッド モデルを作成しています。
閉じた思考
生成型 AI はコンテンツの作成に優れ、エージェント型 AI は自律的な問題解決に重点を置いていますが、どちらも人工知能の刺激的な最先端分野を表しています。これらのテクノロジーが進化し続けると、これまでにない方法で生成とエージェントを融合した、より洗練された多用途の AI システムが期待できます。
AI の将来は、単に作成したりコピーしたりすることではありません。複雑な目的に向けて理解し、推論し、自立して取り組むことが AI の将来です。
著者について
こんにちは！私はSolix Technologiesの製品マーケティング担当シニアエグゼクティブ、Haricharaun Jayakumarです。私の主な関心は、データと分析、データ管理アーキテクチャ、エンタープライズ人工知能、およびアーカイブです。ハイデラバードのICFAIビジネススクールでMBAを取得しました。Solix Enterprise Data LakeとEnterprise AIの市場調査、リードジェネレーションプロジェクト、製品マーケティングイニシアチブを推進しています。データとビジネスに関すること以外では、音楽を聴いたり演奏したりすることも時々楽しんでいます。よろしくお願いします！
