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

    AI と呼ばれるものは，いろいろある。
    そこで，見通しをよくするために分類しよう，となる。

    では，どう分類するか？
    差異で分類しようとするのは，際限なく差異を挙げることになり，無数の類が横並びすることになる。
    差異は，きりが無いのである。

    分類法は，同型から始める。
    例えば，存在の分類を「存在」から始める如しである。
    そして，差異を立てることが本当に必要になったところで，区分を入れる。


    AI の型を，行動型として，つぎを基本とする：

    　　入力
    　　　↓
    　　ＡＩ(＝モデル+外挿)
    　　　↓
    　　出力

    この中の ｢ＡI (＝モデル+外挿)｣ は，つぎが基本型になる：

    　　ｅ１ (入力処理 Agent)
    　　　│
    　　　↓入力
    　　モデル
    　　　│出力
    　　　↓
    　　ｅ２ (出力処理 Agent)

    例：
    ・画像認識AI
    ・ベクトルデータベース (検索AI)


    この基本型から，発展型がいろいろ出て来る。
    例えば，

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

    例：
    ・将棋AI の AlphaZero
    　　モデル：Policy と Value の２機
    　　ｅ３　：プログラム MCTS

    ・プログラム作成AI の Devin
    　　モデル：ブログラム作成
    　　ｅ３：プログラムをテスト・評価


    チャットAI，画像生成AI，NAS の場合は，つぎが型の要素になる：
    　　AI の出力に，ユーザがリアクション (評価)

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

    上の図の「ユーザ」は，
    　　チャットAI の場合：出力のテクストを読む
    　　画像生成AI の場合：出力の画像を見る
    　　NAS の場合　　 ：出力の設計をテスト