AIインテリジェンスとは

AIインテリジェンスとは、機械（コンピュータシステム）が示す、人間が持つ知的な能力を模倣または超える能力や振る舞いのことを指します。

これは単なる計算能力ではなく、学習、推論、問題解決、知識の獲得、計画、知覚、言語理解といった複雑な認知タスクを実行する能力を総称した概念です。

💡 AIインテリジェンスの種類

AIは、その能力や汎用性によって大きく以下の3つのレベルに分類されます。

特徴: 特定のタスクに特化して設計されたAI。人間が行う一つの作業（例：顔認証、将棋、特定のデータベース検索）においては人間に匹敵、あるいはそれを超える能力を発揮しますが、それ以外のタスクには応用できません。
現状: 現在、我々が日常的に利用しているAIのほとんどがこのANIレベルです。
例: 音声アシスタント（Siri、Alexa）、自動運転車のナビゲーションシステム、スパムメールフィルタ、大規模言語モデル（LLM）など。

特徴: 人間と同等かそれ以上の知性を持ち、あらゆる知的タスクを学習、理解、実行できる汎用的な能力を持つAI。未知の状況に対応したり、知識を異なる分野に応用したりすることができます。
現状: AGIの実現は、現在のAI研究における最大の目標の一つですが、まだ達成されていません。現在のLLM（GPT-4やGeminiなど）はAGIの「兆候」を見せつつありますが、完全なAGIではありません。

特徴: あらゆる面において、最も優秀な人間の知能をはるかに超える能力を持つAI。科学的創造性、一般的な知識、問題解決能力など、あらゆる分野で人間を凌駕します。
現状: 理論上の概念であり、多くの専門家はAGIの実現後に発生すると予測しています。

AIが知的な振る舞いを示すために使われている主要な技術は以下の通りです。

技術名	概要	役割
機械学習 (ML)	データからパターンを学習し、予測や意思決定を行う手法。	AIの基本的な学習能力を実現する。
ディープラーニング (DL)	ニューラルネットワークを多層（ディープ）にしたもので、特に大規模なデータから複雑な特徴を自動で抽出する。	画像認識、音声認識、自然言語処理など、高度な知覚タスクを実現する。
自然言語処理 (NLP)	人間の言語（テキストや音声）を理解し、解釈し、生成する。	対話、翻訳、文章生成など、言語に関する知的な振る舞いを可能にする。
強化学習 (RL)	AIが環境と相互作用しながら、試行錯誤を通じて最適な行動戦略を学習する。	ゲームAI、ロボット制御など、計画と意思決定の能力を実現する。

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大規模言語モデル（LLM）は、現在のAIインテリジェンスを象徴する存在です。

ANIとしてのLLM: LLMは、究極的には**「次に来る単語を予測する」という単一タスクに特化しているため、分類上は依然としてANI**です。
汎用性の兆候: しかし、LLMは非常に膨大なデータとパラメータを持っているため、一つのモデルで翻訳、要約、プログラミング、質疑応答など多様なタスクをこなせます。この汎用性の高さが、AGIの実現に向けた大きな一歩と見なされています。