AIはなぜウソをつく?生成AIのしくみがわかる本―文章・画像・音声の「なぜ作れる?」を一冊で(I・O BOOKS) [単行本]

AIはなぜウソをつく?生成AIのしくみがわかる本―文章・画像・音声の「なぜ作れる?」を一冊で(I・O BOOKS) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書は、中学生から高校生、ＡＩに相談しがちな人を対象に、ＡＩ・機械学習・生成ＡＩの基本的なしくみを、図と身近な例でわかりやすく解説する入門書です。ＡＩが、どのように学習しどのように「それらしい」結果を作るのかを順を追って説明します。著作権、個人情報、ディープフェイク、利用規約などにも触れ、ＡＩを魔法や万能な知能としてではなく、性質と限界を理解したうえで使うための基礎知識を身につけます。

• 目次

  はじめに
  
  ■　AI・機械学習とは何者か
  ［1-1］　機械学習とは
  ［1-2］　機械学習の仕組み
  ［1-3］　機械に学習させる
  
  ■　ChatGPTの仕組み
  ［2-1］　ChatGPTはほら吹き男爵！？
  ［2-2］　ChatGPTとLLMは何をしている？
  ［2-3］　文章を数字として扱う
  ［2-4］　TransformerとAttention
  ［2-5］　LLMはどうやって学習する？
  ［2-6］　LLMはどうやって文章を作る？
  ［2-7］　武器を得たChatGPT男爵
  ［2-8］　ChatGPT男爵は、ほら吹き男爵の夢を見るか
  
  ■　画像生成AIの仕組み
  ［3-1］　画像生成AIは切り貼りしてるの？
  ［3-2］　Stable Diffusionという学習済みモデル
  ［3-3］　拡散モデルを用いた画像の生成
  ［3-4］　狙って画像を出す方法
  ［3-5］　一部修正ができるのに福笑いじゃないの？
  ［3-6］　学習とプロンプト・参照画像は何が違う？
  ［3-7］　学習データの偏りは、生成結果にも影響する
  
  ■　動画生成AI
  ［4-1］　動画は「空間＋時間」
  ［4-2］　フレームとカメラワーク
  ［4-3］　長くなればなるほど一貫性が難しい
  ［4-4］　文章から動画を作るtext-to-video（T2V）
  ［4-5］　画像から動画を作るimage-to-video（I2V）
  ［4-6］　一貫性がない！ そんなときはどうする？
  ［4-7］　リップシンク
  
  ■　音声・音楽生成AI
  ［5-1］　音は空気の振動、コンピューターでは数値
  ［5-2］　声を文字にする音声認識
  ［5-3］　文字から声を作る音声合成
  ［5-4］　声を変えるAIと、声をまねるAI
  ［5-5］　話した内容を別の言語へ変える音声翻訳
  ［5-6］　歌声を作るAIと、楽曲全体を作るAI
  ［5-7］　声や音楽を生成するときの注意点
  
  ■　マルチモーダル・検索・外部ツール
  ［6-1］　マルチモーダルAI
  ［6-2］　AIサービスという形式
  ［6-3］　検索を使うAIと外部資料とRAG
  ［6-4］　AIは「ツール」を使う
  ［6-5］　AIエージェント
  
  ■　AIの答えをどう確かめる？
  ［7-1］　AIは信用していいの？
  ［7-2］　どこまで疑えばいい？
  ［7-3］　どうやって確かめる？
  
  ■　AIを使うときの法律とルール
  ［8-1］　AIは、良くも悪くも身の丈を越えた力を与えてくれる
  ［8-2］　AIと著作権
  ［8-3］　既存作品・作風・キャラクター
  ［8-4］　顔や声を使うAIとディープフェイク
  ［8-5］　個人情報・秘密情報と利用時のルール
  ［8-6］　問題が起きたときの責任
  
  ■　AIと社会・これからの使い方
  ［9-1］　AIに振り回されないための「使う側の姿勢」
  ［9-2］　AI生成物が情報環境に与える影響
  
  索引

• 出版社からのコメント

  ChatGPT 等の文章生成 AIをはじめ、画像・動画・音声・音楽生成 AI の基本的なしくみを図と身近な例で解かり易く解説

• 内容紹介

  　ChatGPTをはじめとする生成AIは、文章を書き、画像を作り、音声や動画まで生み出せる身近な道具になりました。一方で、「なぜこんなことができるのか」「なぜもっともらしい間違いをするのか」「学習とは何をしているのか」は、使っていても意外と知られていません。本書は、中学生・高校生を中心に、AIを初めて学ぶ人へ向けて、生成AIの“中で何が起きているのか”を、数式やプログラミングをほとんど使わずに解説する入門書です。
  
  　まず、AI・機械学習・深層学習の違いから入り、コンピューターが大量のデータを使ってパラメーターを調整する「学習」と、学習済みモデルを使って答えを出す「推論」の違いを説明します。教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった基本的な考え方も、図や身近なたとえを使って整理します。
  
  　続いて、ChatGPTなどの文章生成AIを題材に、大規模言語モデル（LLM）が文章を扱う仕組みを紹介します。事前学習と事後学習、Transformer、トークン、文脈の扱い、次に続きそうな言葉を予測しながら文章を作る考え方を追うことで、なぜAIが自然な会話をできるのか、そしてなぜ知らないことまで自信ありげに答えてしまうのかを理解します。ChatGPTを「ほら吹き男爵」にたとえる著者独特の語り口も、本書の特徴です。
  
  　画像生成AIでは、Stable Diffusionを中心に、画像を単純に切り貼りしているわけではないことから説明します。ノイズを加えた画像から元の情報を推測する拡散モデル、潜在空間、テキストと画像を結びつける仕組み、部分修正や参照画像を使った生成などを取り上げます。さらに、動画生成、音声合成、音楽生成へと話を広げ、それぞれが何を学び、どのように出力を作るのかを見ていきます。
  
  　本書が重視するのは、仕組みを知ることを「便利な使い方」で終わらせないことです。AIは正解を知っている万能な知能ではなく、学習したデータや入力された指示、利用できる外部情報などに左右されます。誤りや偏り、古い情報、もっともらしい作り話が生まれる理由を知り、一次資料や複数の情報源で確かめる姿勢を身につけます。
  　また、生成AIを使ううえで避けて通れない著作権、個人情報、作風やキャラクター、ディープフェイクなどの問題も扱います。「AIだから危険」「AIなら何でもできる」と単純化せず、技術の仕組みと法律・ルール・倫理を分けて考えるのが本書の基本姿勢です。
  
  　生成AIは、これからさらに身近になります。だからこそ必要なのは、サービスの操作方法を覚えることではなく、「AIは何をしているのか」「何が苦手なのか」「出てきた答えをどこまで信じてよいのか」を自分で判断できる知識です。専門用語をただ暗記するのではなく、図解やキャラクター、著者の体験談や少し脱線気味の雑談も交えながら、「そういう仕組みだから、こういうことが起きるのか」と納得できる構成を目指しています。
  
  図書館選書
  ChatGPT などの文章生成 AIをはじめ、画像・動画・音声・音楽生成 AIが、どのように学習し、結果を作るのか、AI・機械学習・生成 AI の基本的なしくみを、図と身近な例でわかりやすく解説する入門書です。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  小笠原 種高(オガサワラ シゲタカ)
  技術著述家。システム開発のかたわら、雑誌や書籍などで、データベースやサーバ、マネジメントについて執筆

• 著者について

  小笠原 種高 (オガサワラ シゲダカ)
  　愛称はニャゴロウ陛下。技術著述家。
  　システム開発のかたわら、雑誌や書籍などで、データベースやサーバ、マネジメントについて執筆。図を多く用いた易しい解説に定評がある。綿入れ半纏愛好家。

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