Up AI の型分類 作成: 2026-03-28
更新: 2026-03-28

    画像生成AI と画像認識AI の型を比べる：
    　　　　[画像生成AI]　　　　 　[画像認識AI]

    　 　　　　　　入力(最初)　　　　入力
    　 　　　　　　　　↓　　　　　　　↓
    　　┌────→　ｅ１　　　　　　ｅ１
    　評価を入力　　　　↓　　　　　　　↓
    　　↑　　　　　　モデル　　　　　モデル
    　ユーザ　　　　　　↓　　　　　　　↓
    　　↑　　　　　　ｅ２　　　　　　ｅ２
    　　│（ループ）　　↓　　　　　　　↓
    　　└─────　出力　　　　　　出力


    ここで [画像認識AI] 型を，認識型と呼ぶ。

    そうすると，[画像生成AI] 型は，
    　　　認識型 + ｢評価を受ける」
    ここで，
    　　｢評価を受ける｣ ＝ ｢学習のために出力する」
    よって，[画像認識AI] 型を，学習型と呼ぶことにする。

    学習型は，認識型をその中に含むから，認識型の下位カテゴリーになる。
    こうしてつぎの分類ができる：
    　　　　認識型
    　　　　　├─　非学習型
    　　　　　└─　学習型


    ところで，学習型は，評価を入力するのがユーザである必要はない。
    そうすると，プログラム作成AI の Devin も，学習型ということになる：

    　　ｅ１
    　　　│┌─────┐
    　　　││（ループ）│
    　　　↓↓　　　　　│出力
    　　モデル ───→ ｅ３
    　　　　　出力　　　│出力(最終)
    　　　　　　　　　　│
    　　ｅ２　←────┘

    一方，これと同じ型に見える将棋AI AlphaZero は，学習型ではない。
    この場合のループは，新規入力の繰り返しであり，経験の累積ではない。


    そこで，ここまでに出て来た AI は，つぎのように分類される：
    　非学習型：
    　　画像認識AI
    　　ベクトルデータベース (検索AI)
    　　将棋AI

    　学習型：
    　　画像生成AI
    　　チャットAI
    　　NAS
    　　Devin (プログラム作成AI )

    そしてこの分類では，NN, DNN, 生成AI がつぎのように位置づく：
    　　NN AI
    　　　└─ 認識型AI (DNN)
    　　　　　　　└─ 学習型AI (生成AI)