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AI開発言語の進化：LispからPythonの時代、そして生成AIの未来へ（後編）
Pythonが主流でも、JuliaやRは特定分野で価値を提供し続けています。実務では各言語の強みを活かした多言語環境が一般的です。生成AIの普及によりプログラミングパラダイムが変化し、自然言語とコードの境界が曖昧化。将来はPythonが「人間とAIの媒介言語」となり、プログラミングは「コードを書く」から「意図を伝える」活動へと進化していくでしょう。
AI開発言語の進化：LispからPythonの時代、そして生成AIの未来へ（前編）
AIプログラミング言語は記号処理のLispから論理型のPrologへ、そして多様な専門言語の時代を経験しました。2010年代、NumPyやPandasの充実と主要ディープラーニングフレームワークの採用により、Pythonが主流言語として台頭。専門性と汎用性のバランス、産学連携、強力なコミュニティによって、Pythonは現在AI開発の標準言語としての地位を確立しています。
とある生成AIの画像生成 〜Imagen 3 の API を使ってみた〜
Gemini の Imagen３の API について動作確認しました。プロンプトに対して期待するものが出たり出なかったり、テキスト生成の場合とはまた違うプロンプトのむつかしさがありそうです。
【2025年最新】生成AIモデル徹底比較：ビジネス向けLLM選定ガイド
2025年のビジネスAI導入を検討中の方へ。 OpenAI、Google、Anthropicなど主要LLMの品質・コスト・スピードを徹底比較。 最新モデルの特徴から選定の基本フローまで、自社に最適なAIを見つけるための完全ガイド。
人工知能、汎用人工知能、超知能 ～人工知能の進化と未来への展望～
人工知能は今、大きな転換点を迎えています。OpenAIのo3がARC-AGIベンチマークで人間の平均スコアを超えるという画期的な成果を示し、汎用人工知能（AGI）の実現が現実味を帯びてきました。本稿では、人工知能の黎明期から現在の生成AI、そしてAGI、超知能（ASI）、さらにその先の可能性まで、技術の進化と人類の未来について考察します。私たちは今、人工知能との共進化という新たな時代の入り口に立っているのかもしれません。
「AI松下幸之助」は「アマデウス紅莉栖」の夢を見るか
パナソニックから「AI松下幸之助」についての発表がありました。アニメなんかではコンピュータ上に再現された人格はよく出てきます。人工知能の発展によって、人間の人格をコンピューター上に再現することは可能なんでしょうか？
ハルシネーション？そもそもLLMには間違った情報が含まれている！
AIの学習データに誤りが含まれると、AIはその誤った情報に基づいて推論を行い、間違った結論を導く可能性があります。そのため、AIを利用する際には、提供される情報を批判的に検証する必要があります。とはいえ、人間自身が間違った知識を持っていて、間違った判断をしてしまったら、結局のところ間違った情報が学習に使われてしまいます。
【人工知能（AI）】AIの未来を形作る：2024年ノーベル物理学賞に輝いたAI研究者の功績
2024年度のノーベル物理学賞がAIの基礎理論に貢献したジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンに授与されたことを中心に、彼らの研究がどのようにAI技術を進化させたかを掘り下げます。ホップフィールド・ネットワークやボルツマンマシンといった彼らのニューラルネットワークモデルが、AIの理論的発展に不可欠であることを指摘します。また、受賞の背景にある選考基準や層構造型ニューラルネットワークの評価、生成AIやTransformerモデル、AI技術の社会的インパクトなどついても紹介します。
【人工知能（AI）】生成AIは「にせもの」なのか？
あるラジオ番組で経済アナリストが発した「（生成AI、）あんなのはにせものですよ」という発言から、何をもって「にせもの」と言っているのか、どうすれば「にせもの」と捉えられなくなるのか、を考察します
人工知能の歴史と生成AIの衝撃
過去の人工知能ブーム、第１次ブーム、第２次ブームに続いた第３次ブームでは「ディープラーニング」によって引き起こされました。しかし、その翳りが見え始め、次の冬の時代の到来かと思われた時に颯爽と現れた「生成AI」。もちろん、それまでの人工知能研究の上に成り立っていますが、それはこれまでとは異なり、大きな衝撃を持って迎えられたのでした。
