人工知能（AI）テクノロジーとその役割が、私たちの存在そのものを再構築していることを、今までに誰もが目の当たりにしてきたはずだ。ヘルスケアから金融、交通、エンターテインメントに至るまで、AIは数え切れないほどの画期的な進歩の原動力となっている！
あなたが学習者であれ、単に好奇心旺盛な非技術者であれ、AI用語を理解することは外国を探検するようなものだ。大規模な言語モデルやニューラルネットワークから機械学習モデルまで、すぐに意味を理解できない新しい言い回しや専門用語、概念に囲まれているのだ。
開発の急速なペースを念頭に置き、聞き慣れないAI用語や言い回しに追いつくために辞書を引くことは、時間をかける価値がある。
このAI用語集では、このスペースの知識の基礎を固めるために、知っておくべき50の用語を厳選しました。この記事を読み終わる頃には、AI用語に慣れ親しみ、その意味を見極めることができるようになり、おそらく個人的な努力のためにその能力を活用することもできるだろう！
/参考文献
https://clickup.com/features/ai
/%href/
A-F: アダプターから微調整へ
この複雑なフィールドの理解を大きく深めることができる、AからFの範囲の鍵になるAI用語から始めよう。
1.アダプター
アダプターとは、既存のモデルにレイヤーを縫い付けることで、新しいAIモデルへの学習移行を支援するフレームワークである。その目的は、モデルをゼロから始めることなく新しいタスクに切り替えることである。アダプター・モジュールは、コンピューターとのチャット、共通の基本言語から新しい言語への翻訳、ロボットの動力源など、さまざまな仕事にあらかじめ訓練されたモデルを再利用することで、時間、コスト、ストレージ・スペースを節約する。
2.AIアルゴリズム
AIアルゴリズムとは、機械が独立して機能する方法を指示する具体的なプログラミングを指す。これには、AIシステムが生データを処理し、意思決定を行い、そこから学習することを可能にするステップ・バイ・ステップの指示やルールが含まれる。言語を理解し、顔を認識し、チェスをし、あるいは車を運転するAIの能力に感銘を受けますか？アルゴリズムが頭脳なのだ！🧠
3.AIの安全性
AIの安全性とは、私たちの優れた人工知能システムが、不慣れな設定であっても、単に賢いだけでなく、品行方正でお人好しであることを保証するための様々な概念を網羅する広範なフィールドである。AIの安全性とは、AIシステムの設計、構築、配備を研究するための原則、実践、研究努力を指す。目標は、信頼性の低い出力、意図しない結果、人類への潜在的な危害などのリスクを最小限に抑えることである。
4.人工知能
人間の知能のデジタル進化は人工知能に類似している。AIは、コンピューター・ビジョンを含むコンピューター・サイエンスのフィールドをカバーし、通常人間の知性が必要とされるシステムの思考、学習、実行を可能にする。
5.自動化
自動化とは、退屈な仕事やビジネスプロセスを自動操縦で実行するために、AI技術を使うことを意味する。
/に焦点を当てている。 /ブログ?p=57770 タスクの効率化 と手作業のエラーを減らす。 ステータスの更新から管理作業まで、すべて数回のクリックで簡単に行うことができます。ツールキットの自動化オプションやカスタムを利用すれば、プロジェクトや管理作業を効率化しながら、時間と労力を節約できることに驚くことでしょう。 やることリスト 追跡中
クリックアップのChatGPTプロンプトテンプレートでコピーライティングの達人になろう
9.チャットボット
いつでもチャットに応じ、クエリに答えたり、特定のタスクに手を貸してくれる賢いコンピュータープログラム、それがチャットボットです。それは カスタマーサポートの縁の下の力持ち。 と情報検索は、その主な目的が人間の言語に関与することである。
ストリーミング・サービスやeコマース・サイトからのおすすめテキストを今度楽しむとき、あなたはおそらくAIを搭載したボットの魔法を目の当たりにしていることだろう！
10.会話AI
会話AIとは、チャットボットやバーチャルアシスタント、同様の音声ベースのアプリのような機械に、人間のような会話をさせる技術を指す。このAIは、自然言語処理またはNLPと、様々な文脈や言語に対する高い計算能力を用いて、音楽を認識したり、サンドイッチを注文したりするような多目的な機能を実行する！🥪
11.データ増強
データ増強には、既存のデータを巧みに操作し、拡張することが含まれる。この実践は 機械学習とAI 機械学習は、モデルの学習データの量と多様性を増大させる。その目的は、学習するための例をより広範囲にプロバイダーすることで、アルゴリズムに力を与えることである。
12.ディープラーニング
ディープラーニングは、AI革命を支える頭脳である。人間の脳の構造を模倣することを目的とした機械学習システムのサブセットであり、膨大な量のデータを処理するために複数の層を持つ人工ニューラルネットワークを使用する。ディープラーニングモデルは、パターンの認識、予測、複雑なタスクの学習が可能で、顔認識や音声認識、自律走行などのフィールドに革命をもたらす。
13.倫理的AI
倫理的AIは、AIのモラルに関する問題を包括するブランチである。危害や差別を与えることなく、公正さ、透明性、説明責任、人間の価値や権利の尊重を優先する方法でAIシステムを設計し、使用することを含む。
14.微調整
ファインチューニングとは、既存の機械学習モデルを専門的に訓練し、特定のタスクや領域でのパフォーマンスを向上させ、その領域でのサービスに習熟させることである。
G-L: 生成AIから大規模言語モデルへ
G-Lの範囲では、AIを理解する上で極めて重要な以下の用語をよく目にする。
15.生成的AI
Generative AIまたはGenAIとは、学習データから得られたスタイルやパターンを反映して、写真やテキストのような新鮮なコンテンツを作成するAIモデルを指す。より イマジネイティブ・アート から有益な記事まで、GenAIツールはコードなしで多様なアウトプットを生み出すことができる。
/として機能する。 /ブログ?p=36442 生産性の相棒 多くのプロフェッショナルにとって は、その生成的なAI機能で際立っている。その研究に裏打ちされたライティング・アシスタント、ClickUp AIは、以下のことができる。
/を使うことができる。 https://help.clickup.com/hc/en-us/articles/14800632845975-Write-with-ClickUp-AI テキストを生成する /%href/
を作成しているかどうかにかかわらず、事実上あらゆるトピックについて、あらかじめ構造化されたヘッダーとテーブルを持つテキスト /%ref/ を生成します。 市場参入プラン クライアントの電子メールを書く、 バグレポートを要約する あるいは
/の試合日程を決める。 /ブログ?p=6086 チームビルディング /(ブログ?ブログ?ブログ?ブログ?ブログ?ブログ?
.このツールは最適化され、拡張機能がテストされているため、クリアで一貫性のある出力が得られます。
ClickUpのAIライティング機能は、まさにそれを提供し、AIが生成したテキストの明瞭で均一な出力を保証します。
さらに
/参照 https://clickup.com/templates/kpi/generative-ai ClickUp Generative AI KPI追跡テンプレート /%href/
を使えば、コンテンツ作成や製品イノベーションなどの分野におけるAI活用のインパクトを測定することができます！
16.遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズム（GA）は、デジタル進化に似た仕事をする、より大きな進化的アルゴリズムのセットの一部である。突然変異や適者生存といった生物学的進化をテーマに、複雑な問題を解決する手助けをする。🐒
これらのアルゴリズムは、検索最適化や機械学習に広く使われている。
17.GPT-3
GPT（Generative Pre-trained Transformers）は、Open AIが開発したニューラルネットワークベースの言語モデルのフォームである。
GPT-3は、当時最も先進的なモデルの1つに数えられている。1,750億語の語彙サイズを持つGPT-3は、人間のようなテキストを解読・作成することに長けており、チャットボットやコンテンツ作成から言語翻訳に至るまで、様々な自然言語タスクにおいて多目的に活用できる。
18.GPT-4
GPT-4は、前モデルよりもさらに洗練され、訓練されたマルチモーダルモデルである。テキスト入力と画像入力の両方に対応し、複雑なクリエイティブ・コラボレーションをサポートするのに十分な能力を備えている。例えば、作曲や脚本作成、あるいはあなたの独特な文体をエミュレートするために、GPT-4とチームを組むことも可能だ。
19.幻覚
AIの文脈では、幻覚はシステムが不正確、支離滅裂、または無意味な情報を生成するときに起こる。AIシステムを信頼性のないものにしてしまう。
20.情報処理言語-IPL
1950年代後半に開発された情報処理言語（IPL）は、データを操作して情報を処理するための最初の高水準プログラミング言語のひとつである。今日、IPLは各人工知能アプリケーションに固有である。
21.モノのインターネット-IoT
モノのインターネット（IoT）は、物理世界に埋め込まれたデジタル・オブジェクトの網として機能する。サーモスタットやスマートウォッチのような日常的なオブジェクトから産業用機械に至るまで、データを収集、交換、処理できるスマートデバイスのネットワークである。AIと組み合わせることで、IoTマシンはより優れた予知保全能力を発揮する。
22.知識ベース・システム-KBS
ナレッジ・ベース・システム（KBS）を仮想の賢人と考えてみよう。KBSは、知識ベース・システムに依存するコンピューター・プログラムである。 知識ベース ナレッジベースとは、情報やルールのリポジトリであり、複雑な問題に取り組み、特定の領域内で専門家のガイダンスを提供する。様々な業界の意思決定やトラブルシューティングに役立ちます。
インスタンス
/例えば https://clickup.com/features/docs ClickUp ドキュメント /%href/
は、ビジネスのための優れたナレッジベースとして役立つ。内蔵のAIアシスタントが長いコンテンツを要約し、情報の吸収と意思決定の迅速化を支援する。また、以下の項目からアクションアイテムを抽出することもできる。 ミーティングメモ とワークフローを改善し、全体的な効率を向上させます。
ロードマップやナレッジベースなど、ネストされたページやカスタムフォーマットオプションを使用して、アイデアをコラボレーションし、魅力的なドキュメントやwikiを作成できます。
23.大規模言語モデル-LLM
AIの世界における言語学の巨人は、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）である。これは、拡張機能と洗練されたアルゴリズムに基づいて構築された強力な人工知能システムであり、人間の言語を理解し、生成し、驚くべき熟練度で操作することを可能にする。
M-R：機械学習からルールベース・システムへ
M-RのAI用語に移り、多くの高度なAIシステムのバックボーンを形成する機械学習モデルやニューラルネットワークなどの概念を探求する。
24.機械学習
機械学習は、パターンを認識して意思決定を行うために、データ上でアルゴリズムを訓練することを含む。アルゴリズムがより多くのデータにさらされるにつれて、その 識別プロセスが向上する。 を向上させ、意図したタスクにより熟練させる。コンピューターが自ら学び、適応するように教えるようなものだ。
25.自然言語生成-NLG
自然言語生成、またはNLGシステムは、事実、数字、データポイントを取り込み、首尾一貫した物語に変換し、人間が容易に理解できるレポート、記事、コンテンツを作成する。このテクノロジーは、自動化されたレポートや、カスタム化された対応を可能にする。
26.自然言語処理-NLP
自然言語処理（NLP）は人間と機械の橋渡しのようなもので、コンピューターが人間の言葉を理解し、解釈し、反応することを可能にする。NLPは、感情分析のような高度な概念を用いて、解釈を改善する。
NLPがClickUpでどのように仕事するか、デモンストレーションをご覧ください。
/参照 https://help.clickup.com/hc/en-us/articles/6308688267671-Natural-language-processing-for-dates-and-times 自然言語コマンドを使って /を使うことができる。
:
- 通知をスヌーズする
- タスクの開始日と終了日の設定
- 手動で時間エントリーを追加または編集する
この機能設定により、次のことを常に把握することができる。 ミーティングとカレンダー 通知で悩まされることなく、一日をナビゲートします！
/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2021/11/image20-1.gif ClickUpの定期的なタスクのための自然言語 /クリックアップ
タスク再発メニューで定期的な期日を設定するのに自然言語を使う
27.ニューラルネットワーク
ニューラル・ネットワークは、人間の脳にヒントを得たコンピューティング・システムである。相互に接続されたノードの層があり、それらが連携してデータを分析・処理し、深層学習やパターン認識を促進する。
28.ノーコードAI
/参照 /ブログ ノーコード開発 /%href/
は、コーディングの専門知識がなくても誰でもアプリやソフトウェアを作り出せる方法だ。ノーコードAIでは、一般的にビジュアルでグラフィカルな構成を活用してAIアプリケーションを作成することができる。技術をより身近なものにするためだ。
29.オープンAI
Open AIはアメリカのAI研究会社で、GPT-3やGPT-4といったゲームチェンジャーを生み出した頭脳集団だ。責任感があり、倫理的でユーザーフレンドリーな製品を提供することに努めている。それは
/参照 https://arstechnica.com/information-technology/2023/11/openai-introduces-custom-ai-assistants-called-gpts-that-play-different-roles/ 最近立ち上げた /を発表した。
GPTs_は、ユーザーが様々な役割や目的に合わせてカスタムできるAIアシスタントである。
30.光学式文字認識-OCR
この技術ウィザードは、紙をピクセルに変換する。OCRは、印刷されたテキストと手書きのテキストの両方をスキャンし、機械可読テキストに変換する。最新のCRツールはAIを活用し、紙面上のコンテンツを簡単に編集・検索できるようにし、文脈に応じた読み飛ばし機能による自動処理も可能にしている。
31.最適化
最適化とは、AIモデルをできるだけ効率的に仕事できるように微調整することである。それが機械学習アルゴリズムであれ、製造プロセスであれ、サプライチェーンであれ、 最適化技術 最適化とは、与えられた制約条件の中で、可能な限り最良の解決策を見つけることを目的とする。パフォーマンスを最大化し、コストを最小化し、物事をうまく動く機械のようにすることです。
32.事前トレーニング
事前学習とは、AIモデルが特定のタスクを達成するための基本を学ぶ初期段階であり、例えば、完全な文章を書く前にアルファベットを学ぶようなものである。モデルは大規模なデータセットにさらされ、言語やパターンを把握するのに役立つ。これにより、特定のタスクに特化した学習を行う微調整のフェーズが設定される。
33.プロンプト
プロンプトとは、AIモデルが意味のある、文脈に関連した出力を生成するために使用する入力またはクエリのことである。この文章をフランス語に翻訳してください」といった単純なクエリから、「探偵が謎を解く短編小説を書いてください」といった複雑なリクエストまで、さまざまな範囲があります。🕵️
AIから有益な回答を得るには、適切なプロンプトを使うことが重要です。システムの処理スタイルに合った仕事をするためには、適切な言い回しをしなければなりません。
クリックUp AIを使えば、プロンプトで悩むのは過去の話だ！このプラットフォームは意図的に 100以上の役割に特化したプロンプト とAIコマンドは、あなたの好みや要件に完全に一致した応答をトリガーします。結果を微調整するためにプロンプトを再表示することもできます！
ClickUp AIでリプロンプティングを使用し、より良いコンテンツにより早く到達できるよう結果を微調整する。
34.推論
AIにおける推論は、人工知能を動かす認知力の源です。AIシステムの推論は、論理、確立されたルールとパターン、または常識に基づくことができるが、多くのモデルは帰納的推論または単調推論に基づいて訓練される。
35.強化学習
強化学習は犬に新しい芸を教えるようなものだが、AIはおやつを期待する代わりに、次のことを学習する。
/参照 https://www.thats-ai.org/en-GB/units/reinforcement-learning 報酬と罰を通して /%href/
.AIエージェントは環境を探索し、良い動きをするとバーチャルな背中を叩かれ、失敗するとデジタルな手首を叩かれる-罰を受ける。時間が経つにつれて、良いことを最大化するための最善のゲームプランがわかってくる。
36.ロボティクス
ロボットに命を吹き込むのは、エンジニアリング、コンピューターの賢さ、そしてAIの魅惑的な融合だ。この機械的な驚異は、役に立つ掃除機から未来的な人間のような相棒まで、あらゆるものになり得る。機械に行動感覚を吹き込むことで、製造、ヘルスケア、宇宙探査などのスペースに不可欠な存在となる。🤖
37.ルールベース・システム
ルールベース・システムは、事前に定義されたルールとロジックに依存して意思決定を行い、タスクを実行する。ルールブックがあるようなもので、AIシステムは特定の指示や条件に従って結論を出したり行動を起こしたりする。スマートホームのセキュリティアプリを例にとってみよう。モーションセンサーが動きを検知すると-Condition-ホームオーナーのスマートフォンへの通知-Action-がトリガーされる。
検索アルゴリズムからゼロショット学習へ
人工知能用語集の最終章では、SからZまでの用語を取り上げる。
38.検索アルゴリズム
コンピュータ・サイエンスや人工知能において、膨大なデータセットの中から特定の情報を探し出すために使用されるステップ・バイ・ステップのプロセス。例：ClickUpは高度なアルゴリズムを使用している。 ユニバーサル検索 投稿、レビュー、ニュース記事から、その商品に対する根本的な意見を拾い上げる。
41.音声テキスト変換
あなたの声を聞き、あなたが話したことをスクリーン上の文字に変換する気の利いたテクノロジー。メッセージを口述することもできる、 ミーティングの書き起こし 音声テキスト化によって、コミュニケーションはより円滑になり、また、自分のデバイスで音声コマンドを使うこともできる。
/を可能にする。 /ブログ?p=49787 データエントリー /%href/
楽に。
42.強力なAI
人工知能（Artificial General Intelligence-AGI）またはディープAI（Deep AI）と呼ばれることもあるストロングAIは、最高レベルの人工知能である。人間のような知能を持ち、人間と見分けがつかないような方法で、広範囲のタスクを理解し、学習し、推論し、知識を適用することができる。ストロングAIは幅広い概念であり、特定のツールではない。
強力なAIの例として、ClickUpのAIライティング・アシスタントが挙げられる。このツールは、次のような1つの分野だけに焦点を当てているわけではない。 コンテンツ生成 このツールは、プロ級の文章を効率的に書くための必需品だ。
/img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/10/Release-2.196_Task-Summary ClickUp AIでタスクを要約する。 /クリックアップAI
ClickUp AIを使って、ボタンを押すだけでタスクの更新や要約などを自動生成する
43.テキスト画像ジェネレーター
これは、書かれた説明やテキストベースの入力データを受け取り、それらのプロンプトに基づいて画像を作成する強力なAIツールです。 ミッドジャーニー は機械学習アルゴリズムの一つで、モデルが明確な答えを提供する教師/トレーナーを持たない。その代わりに、データをふるいにかけ、パターンを見つけ、自分で意味を理解する。似たようなデータをクラスタリングしたり、情報の複雑さを軽減するようなタスクに使われる。
47.バーチャルリアリティ-VR
コンコン、コンコン、バーチャル・リアリティがあなたのドアをノックする！AIの助けを借りて、物理的な環境からコンピューターが作り出した世界へとあなたをいざなう。VRヘッドセットがあれば、火星を歩いたり、ドラゴンと戦ったり、あるいはいつかテイラー・スウィフトのErasツアーに参加したりできる。
48.弱いAI-狭いAI
弱いAI、または狭いAIは、部屋にいるAIのスペシャリストだ。全知全能のジェネラリストではなく、タスクに特化した名人だ。チェスの腕前であれ、写真の中の顔を見つけることであれ、特定の仕事を処理するために細かく調整されたバーチャル・エキスパートを思い浮かべてほしい。その専門領域では優秀だが、一般的な人間の知能の世界にはステップしない。
49.XAI-説明可能なAI
説明可能なAIとは、AIの意思決定プロセス内部の歯車や歯車を見せてくれるように設計された、特別な種類の人工知能である。XAIでは、AIが特定の選択をする理由を推測する必要はなく、AIが教えてくれる。この透明性は、特にヘルスケア、金融、自動運転車のような、AIの意思決定を理解し、信頼する必要がある重要な分野において、非常に重要です。
50.ゼロショット学習
ゼロショット学習は、AIモデルが事前の例なしにオブジェクトや概念を認識することを学習する、賢い機械学習アプローチである。例えば珍しい動物の画像を無数に見せられる代わりに、見たことがなくても識別できるようになる。AIに自分の足で考えることを教えることで、従来の機械学習手法がつまずくような状況でも、驚くほど適応できるようになるのだ。🦾
クリックUpでAIフロンティアをナビゲート！
流行のAI用語の迷路をようやく抜け出しましたね！進化し続けるAIの世界で成功するためには、常に学び続けるマインドセットと、新しいテクノロジーを積極的に受け入れる姿勢を養う必要があります。
そうすることで、私たちは関連性を保ち、未来を形づくる積極的な参加者となるのです。ClickUpのような適切なツールがあれば、イノベーションに遅れをとることなく、AIの世界で先駆者となることができます。適応し、学び、進化する
/参照 https://clickup.com/signup ClickUpアカウント /クリックアップアカウント
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