Up 概要 作成: 2026-03-23
更新: 2026-03-23

    AI の分類を，つぎの系統図にする：

    　　AI
    　　└─認識AI (｢DNN｣)
    　　　　　└─ 学習AI (｢生成AI)

    認識AI (｢DNN｣) は，入力に対し，その入力をどう認識したか，を出力する。

    学習AI は，
    　　ユーザの入力を，
    　　自分の先行出力に対するユーザの評価とし，
    　　自己史とこの評価に整合的な出力になるものを作成し，
    　　これを出力する。
    　　──このループが ｢学習｣。


    画像認識AI は，認識AI であって学習AI でないものの例である。

    学習AI (｢生成AI) は，学習ＡI として作られるものはすべて学習AI であるから，多様なものがこれになる。
    例えば，
    　　LLM
    　　NAS
    　　ベクトルデータベース。


    本テクストは，つぎのことを示す：
    　1. 認識AI (｢DNN｣) としての，
    　　　　チャットAI と画像認識AI の同型
    　2. チャットAI の ｢学習｣ の確認


    ｢同型｣ はつぎのように見る：

    　　　　　［チャットAI ］　　　［画像認識AI ］

    　　入力：　　テクスト　　　　　　　画像
    　　　　　　　　　↓　　　　　　　　　↓
    　　　　　　　レイヤー処理　　　　レイヤー処理
    　　　　　　　　　↓　　　　　　　　　↓
    　　　　　　　　ｐ参照　　　　　　　ｐ参照
    　　　　　　　　　↓　　　　　　　　　↓
    　　出力：　　トークン　　　　　　カテゴリー


    チャットAI のテクスト出力は，チャットAI がつぎのループを気の済むまで続ける様である：

    　　　　　　　テクスト　←──┐
    　　　　　　　　　↓　　　　　│追加
    　　　　　　　レイヤー処理　　│
    　　　　　　　　　↓　　　　　│
    　　　　　　　　ｐ参照　　　　│
    　　　　　　　　　↓　　　　　│
    　　　　　　　トークン　───┘


    ｢学習｣ は，｢生得 (先天)｣ に対する ｢習得 (後天)｣ を指すことばである。
    教育や哲学の古典的な論争に ｢生得か経験か｣「氏か育ちか」があるが，学習は ｢経験｣ ｢育ち｣ の側にある。

    AI では，訓練が済んでデプロイされた時点の能力が，｢生得｣ になる。
    そしてチャットAI は，セッションの中に，学習 (＝経験値を高める) が有る。
    画像認識AI には，学習は無い。
    これが，チャットAI と画像認識AI の違いである。