生成AI「思考」の裏側―なぜ賢いのか?なぜ間違うのか?

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生成AI「思考」の裏側―なぜ賢いのか?なぜ間違うのか?

  • 立山 秀利【著】
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  • サイズ A5判/ページ数 224p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784296208630
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C0055

出版社内容情報

●生成AIの仕組みを、文系でも理解できるように丁寧に解説。
●なぜ賢いのか、なぜ間違うのかを知り、ビジネスに有効活用しよう!

「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」などの生成AIは、どのように学習し、考え、回答を生成しているのでしょうか。このギモンに答えるべく、生成AIの「仕組み」を解説するのが本書です。

といっても、難しい数式は一切登場しません。中学生の数学の知識さえあれば、誰でも読み通せるように、一般の人が理解できるレベルでザックリと解説しています。「なぜ人間のように賢く受け答えできるの?」「なぜもっともらしいウソをつくの?」といった生成AIの素朴な疑問も解消できます。

日常生活や仕事の中で生成AIを活用している人は多いと思いますが、より効果的に、かつ情報漏えいなどの心配をせずに使うには、生成AIの仕組みを知っておく必要があります。技術者ではない一般のビジネスパーソンでも、ザックリとでよいので仕組みを知っておくとよいでしょう。すると、生成AIの得意な作業は何か、どの業務に使うのがよいのか、どう使うとリスクがあるのか、などを理解できるようになります。生成AIの「思考の裏側」や「頭の中」がわかれば、それを適切に使いこなして、毎日の生活や仕事に役立てられるのです。

大規模言語モデル(LLM)やその中核をなす「Transformer」などの技術についても、基礎から丁寧に説明します。LLMを用いたアプリやAIエージェントを開発する技術者にとって、その仕組みに関する知識は欠かせません。本書の後半では、Transformerの構造や原理、DeepSeekや画像生成についても、技術的な理解を深められます。


【目次】

1章 そもそも生成AIとは? 仕組みを知れば、もっとビジネス活用が広がる
 1-1 生成AIをより使いこなすために仕組みを知ろう
 1-2 結局、「生成AI」って何?

2章 「言語モデル」から学習、推論まで 生成AIの全体像を知る
 2-1 生成AIの基礎はこれ! まずは「モデル」を知ろう
 2-2 AIはどうやって“賢さ”を得る? AIの「学習」とは
 2-3 モデルの構造と規模でも生成AIの“賢さ”が決まる
 2-4 だからAIは文章や画像を扱える 基本は「数値化」
 2-5 生成AIの賢さの源 ニューラルネットワークとディープラーニング
 2-6 対話型AIが文章を少しずつ出力する理由 LLMの基本的な構造と推論や学習の方法
 2-7 Transformerの「学習」の仕組み 「文章の続き」で学習する
 2-8 LLMごとの違いは細かい構造や規模、学習で決まる
 2-9 最近はやりの「AIエージェント」 まずはこれだけ知っておこう
 
3章 原点は人間の脳の模倣、推論と学習の要「ニューラルネットワーク」を知る
 3-1 意外と単純!? ニューラルネットワークの個々の計算
 3-2 ニューラルネットワークの構造と推論の流れを知ろう
 3-3 ニューラルネットワークはこうやって賢くなる
 3-4 少しでも効率よく学習を! 重みとバイアスの更新の工夫
 
4章 機械が言葉を話すカラクリ、「自然言語処理」の基本
 4-1 キモは数値化 だからLLMは単語の意味を理解できる
 4-2 単語の意味はどのように学習するのか
 4-3 LLMが文章の意味を理解できるのはなぜ?
 4-4 今のLLMの高精度を支える主役 Attentionの全体像を知ろう
 4-5 Attentionの仕組みと処理の流れ
 
5章 生成AIの中核技術、「Transformer」の原理を知る
 5-1 Transformerの構造をより詳しく知ろう
 5-2 エンコーダーとデコーダーの中身はこうなっている
 5-3 Transformerが文章を生成する舞台裏、推論の仕組みを理解する
 5-4 Transformerの学習の仕組み
 
6章 ChatGPTからDeepSeek、AIエージェントまで 主な生成AIの仕組み
 6-1 ChatGPTの“ 頭脳”であるGPTはこんな仕組みで動いている
 6-2 LLMをさらに進化させるさまざまな仕組み
 6-3 知らない内容をLLMが回答できるRAGのカラクリ
 6-4 画像生成AIの大まかな仕組みを知ろう
 6-5 AIエージェントの仕組みを深く知ろう

内容説明

進化した人工知能の「頭の中」をのぞいてみよう。

目次

1章 そもそも生成AIとは?仕組みを知れば、もっとビジネス活用が広がる
2章 「言語モデル」から学習、推論まで生成AIの全体像を知る
3章 原点は人間の脳の模倣、推論と学習の要「ニューラルネットワーク」を知る
4章 機械が言葉を話すカラクリ、「自然言語処理」の基本
5章 生成AIの中核技術、「Transformer」の原理を知る
6章 ChatGPTからDeepSeek、AIエージェントまで主な生成AIの仕組み

著者等紹介

立山秀利[タテヤマヒデトシ]
フリーランスのITライター。1970年生。筑波大学卒業後、株式会社デンソーでカーナビゲーションのソフトウエア開発に携わる。退社後、Webプロデュース業を経て、フリーライターとして独立。現在はシステムやプログラミング、AI、Microsoft Officeを中心に執筆中(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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