Artificial Intelligenceの略でArtificial:人工の Intelligence:知能
文字通り人工知能という意味です。
コンピュータが人間のように思考し、知的なタスクを実行する能力を持たせる技術です。
使われている技術は主に２つ「機械学習」と「深層学習（ディープラーニング）」です。
引用: 初心者でもわかるディープラーニング ー 基礎知識からAIとの違い、導入プロセスまで細かく解説
コンピュータが大量のデータを学習することでパターンや関連性を見つけることです。
答えが与えられていないデータを用いて学習を行う方法
例：スーパーマーケットの購買データを解析して、ある商品を購入する人が他にどんな商品を購入する傾向にあるかを調べる（パンを買う人はジャムも買いがち）など
データと答えを組み合わせたになっているデータセット使用してを学習させる方法
例：動物のデータを学習させる
これは犬
これは猫
というように「画像データ：答え」がセットになっているデータモデルを学習させる。
AIが画像を認識するようになる！！
コンピュータが自ら試行錯誤しながら最良の行動を見つけ出す学習方法
例：囲碁AIや将棋AIには強化学習が用いられている。ゲーム中にシステムが自ら学習し、より良い一手がないか探る仕組みが導入されている。
人間の「神経細胞（ニューロン）」を元にして作られた仕組みを使ってデータのパターンを自動的に学ぶ方法。
多数の「層」からなるニューラルネットワークを使用し、画像の認識や文字の読み取りなどに活用されています。
機械が特徴を自動的に定義し、処理を自動的に行う。
難しいですが、とても高い技術を使っているということだけ理解しておいてください。
深層学習（ディープラーニング）は、機械学習の手法の1つです。
決定的な違いは
機械学習：具体的な学習の目的や内容を人間が考えて分析の効率化を図る
深層学習：何を学ぶべきなのかも機械が判断する
これにより精度が爆上がり
知的柔軟性も向上し抽象的な問いに対しても答えれるようになった。
皆さんならもうわかりますよね？そうChatGPTです。
ChatGPTを始めとする現代のほとんどの生成AIこの技術が使われています。
Generative AIとCognitive AIの決定的な違い
これまではタスクごとに大量のデータを集めてAIに学習させモデルを作成
しかし、生成AIでは一つのモデルが多様なタスクを処理することを可能にしました。
