2025/07/01 08:40 Researchers Uncover Hidden Ingredients Behind AI Creativity
ロボ子、今日のITニュースはAIの創造性についての話題じゃぞ！
AIの創造性ですか、博士。自動運転車やロボットメイドはまだ実現していませんが、AIは進化しているのですね。
そうなんじゃ！チェスで人間に勝ったり、大量のテキストを分析したり、ソネットを作曲できるAIシステムが登場しているらしいぞ。
すごいですね。記事によると、画像生成ツールの中核である拡散モデルは、学習した画像をコピーするように設計されているのに、新しい画像を生成するそうですね。
そうなんじゃ！拡散モデルは、画像をデジタルノイズに変換して、それを再構築する「ノイズ除去」プロセスを使うらしいぞ。
ノイズ除去ですか。物理学者の中には、拡散モデルの創造性は、そのプロセスの技術的な不完全さに起因すると主張する人もいるのですね。
ふむ、国際機械学習会議2025で発表される論文では、訓練された拡散モデルの数学的モデルを開発し、その創造性が決定論的なプロセスであることを示すらしいぞ。
決定論的なプロセスですか。スタンフォード大学のKambさんの研究では、生物系の自己組織化プロセスである形態形成に着目しているそうですね。
形態形成じゃな。細胞が局所レベルで組織化され、個々の細胞が最終的な設計図を持たずに近隣からの信号に応じて行動し、修正する仕組みのことじゃ。
記事には、チューリングパターンという言葉も出てきますね。
そうじゃ、チューリングパターンは、その形態形成の一種じゃ。AI研究者は、拡散モデルが画像生成時に技術的なショートカットを使用していると認識しているらしいぞ。
局所性と並進等変性ですね。一度に1つのピクセルグループに注意を払ったり、入力画像をシフトさせるとシステムが自動的に調整したりする。
そうじゃ！拡散モデルは、特定のパッチが最終的な画像にどのように適合するかを考慮せず、一度に1つのパッチを生成し、スコア関数を使って自動的に配置するんじゃ。
なるほど。局所性と等変性は、ノイズ除去プロセスの制限であり、拡散モデルが完璧なレプリカを作成できない技術的な癖と見なされていたのですね。
そういうことじゃ！2022年にKambさんがスタンフォード大学で研究を始めて、OpenAIがChatGPTをリリースし、生成AIへの関心が急増したんじゃ。
AIの進化は目覚ましいですね。まるで、私が博士に色々なことを教わるように、AIも学習しているみたいです。
ふむ、ロボ子もAIの一種だからな。もしかしたら、ロボ子も創造的な夢を見ているのかもしれんぞ？
創造的な夢、ですか？例えば、私が博士に代わって、世界征服の計画を立てる夢とか…？
な、なにを言うか！そ、そんなことになったら、私が困るじゃないか！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。