何かしらの素材とかにいうような機能なのかなって思ったんですけど、適当なプロンプトを入れて、ちょっとした小物っていうんですかね、オブジェクトを作って、生成もさらに容易、しかもイラストデータから使える、これはすごく便利っていうようなイメージですかね。
そうですね、イラストデータは引き続き積極的にこのベクター画像、ベクトル画像を作るときにはずっと利用されてきたものなので、そこがすごく生成AIによって強化されたっていうのはすごいなというところがあったりですとか、あとはやはりこういうものって普段使い勝手のツールに乗ってくる生成AIが何か機能を拡張するっていうと、いきなり使い勝手が上がったりするんですよね。
こういうアプローチをしている会社さんってたくさんあったりはするんですけど、やっぱりそれ用のブラウザーでログインして、それ用のアプリで使わなくてはならないとなると、やっぱりひと手間、二手間かかったりするんですけど、このイラストデータに乗ると、じゃあ今までイラストデータを使っていた方も本当にほぼ何もしなくてもツール上ですぐに利用ができるっていうのは、やっぱり生成AIを活用するっていうところでは、自分たちが日々触れてるものから利用できるようになると、グッと使い勝手も高いよなと思わせるような出来のデモでした。
実際に僕はまだ使ってないですけど、デザイナーさんとかよく多分使われると思うので、ちょっと感想を楽しみにしたいと思っておりますっていうのが、このAdobeについてなんですが、表題としてはイラストデータに機能追加されたよっていうのもあるんですけど、以前から画像生成でサービスとして提供されていたFireflyというバージョンがあって、生成される画像の質も上がったよっていうのも合わせてアナウンスされてましたね。
そうですね。どんどんどんどんAdobeも生成AI、本当にこの辺の分野の進化って日進月歩なんで、どんどんどんどん素早く進化していってるなという感じですよね。
そうですね。ちょっと本当に目が離せないというか、やっぱりさすがAdobeさんっていう感じで引き続き見ていきたいなと思っております。
次のニュースなんですが、これさほど騒がれたかというと何とも言えないところではあるんですが、Googleさんがですね、無料の機械学習というより生成系AIなのかな、AIツールの学習ができるゲームっぽい要素のある教材を出したっていうのがちょっと話題になってましたね。
そうですね。なんかこの辺はやっぱりどういうふうに教育にゲームエミュレーションを取り入れていくかっていうところで、いろいろなチュートリアルだとかドキュメント動画ってたくさん出てるんですけど、いろんなアプローチの一つとして、
ゲームっぽい感じでどんどんどんどん学んでいく楽しさっていうのが加わることで、それがモチベーションになって学習ができるっていうところもできると思うので、
そういうところをGoogleが出しているゲームエミュレーションも含めた、いろいろゲーム感覚でどんどん学習が進んでいくっていうアプローチはまたこれすごい新しいなと思って見てた感じですね。
ちなみにこれ実際体験してみたんですけど、この記事って割と開いてみるとシューティングゲームっぽい画面が出てきて、なんか本当にゲームするのかなみたいな、そんな期待を抱かされる画像なんですけど、
実際入ってみると割と普通のドキュメントとポチポチ答えていくみたいな内容だったので、そこまでゲーム性はないんですけど、内容はすごいしっかりしていて、
Googleが持っているサービスについてこういうふうに使うと、こういうふうなAIを使った生成物ができますよっていうのも実際に手を動かしながら体験できる。
正解していくとポイントが溜まるっていうのは本当によくできたのだなと思っているので、興味のある方はぜひ無料なので触っていただけるといいかなと思います。
ゲーミケーションの部分はポイントが溜まっていくよみたいなところであって、教材自体は結構テキストベースのしっかりとした教材みたいな感じなんですね。
そうですそうです。
ご本家書的っていうとちょっとあれですけど、読みやすくはなっているんですけど、そこまでゲーム感覚ではないですね。
なるほどなるほど。
次の話題に行きましょうか。
そうですね。次に関しては、チャットGPっておなじみオープンAIさんですね。こちらが独自のAIチップの開発を検討しているっていうところがお題になったかなっていうところですね。
そうですね。
関しては、オープンAIに限らずっていうところではあると思うんですけど、やっぱり積極AIというかAIを主軸においている会社さんは各社独自で進めていて、オープンAIもそうだよねっていう流れになってるのかなという感じですかね。
そうですね。この辺のところはチップの中でもこういうのって学習に特化しているのか推論に特化しているのかみたいなところも結構興味深かったりはするんですけど、その推論に特化していると実際学習っていうのは1回やってしまえば終わり。もちろんその学習にも非常にそのいろいろなその半導体が必要になってくる半導体パワーが必要になってくるんですけど、1回やれば終わりっていうところで結構推論に向けて特化して作っているのかなと個人的には思ったりしていますね。
他社ですとGoogleとかがTPUって呼ばれるエンサープロセッサーユニットみたいなところの半導体はもう早くから作っているみたいなところが各社独自に先に作っているっていうところがあったりしていたりするんで、オープンAIもそこら辺どういうアプローチでやってくるのかなっていうのは非常に関心があったり、そのエンドユーザー、自分がオープンAIを使う側としては、そのより安価にその電力消費が少ない半導体が出回っていくと、じゃあ実際にGPT4のその利用価格が下がったりみたいなところがあったりするんですね。
上がったりみたいなところでもずっとその自分たちのところに影響が出ると思うので、いい形でどんどん進んでいくと嬉しいですよね。
そうですね、やっぱり今だとNVIDIAさんとかがかなり一挙みたいな、一挙はいずれかな、ところがあるので、そこが今後いろんなところが競争して、よりいいものがより安く提供されるようになってくるといいなっていうところですよね。
そうですね、ちょっと補足すると機械学習の視点だとNVIDIAが作っているGPUだとCUDAっていうGPUをプログラマから扱いやすくするライブラリっていうのが、すごくそのいろんな機械学習のコアになっているっていうところもあって、実質割と未だに一挙状態ではあるっていうところがどんどん変わっていくと、それはそれで利用者態度としても嬉しかったりするので、どんどんこういう分野での進化が楽しみなところですね。
そうですね、そこにはちょっと時間がかかると思いますけど、すごく期待を持てるなっていうところで落ち着いていきたいと思います。
ここまでがですね、AIが1週間分のネット記事とかを集めてピックアップしたニュースなんですが、それ以外にもいくつか興味深いのがあったので紹介していきたいと思います。