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【保存版】今さら聞けない！AIの成り立ち、LLM、RAG、AIエージェントの仕組みからその歴史まで　前編

29 May 2025

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*ラスト音声が入っていなかったのでアップしなおしました！YouTubeはこちら：⁠https://youtu.be/6YTX2ofptEQkinjo ⁠https://x.com/illshin|⁠AKINDO : ⁠https://x.com/akindo_io⁠Kanazawa: ⁠https://x.com/k_another_wa⁠⁠AIエージェント時代を制する鍵：企業の最先端MCP活用事例LT【東京AI祭プレイベント】⁠⁠単なるメモから知的資産へー松濤Vimmer流 Obsidian in Cursorの知的生産システム⁠Chapters00:00 AIとクリプトの最新トレンド03:03 AIエージェントの仕組みと歴史06:05 AIイベントの紹介と参加方法09:00 AIの定義とその広がり12:04 AIブームの歴史と進化12:26 AIの歴史と進化14:50 ディープラーニングの登場17:04 データの重要性とAIの影響18:24 ヒントン教授とディープラーニングの発展20:16 機械学習とディープラーニングの違い25:41 大規模言語モデルの進化27:55 トランスフォーマーの仕組み30:06 トランスフォーマーのデータ処理31:59 パラメータと計算リソースの関係35:00 GPTの進化と実用性38:06 AIの限界と未来の可能性38:42 AIの限界と未来41:30 人間とAIの知性の違い44:49 オープンソースとクローズドモデルの違い49:57 オープンソースの意義と企業の戦略50:35 ブロックチェーンとトークンの価値51:38 日本語対応のAIモデルの課題52:59 日本のAI開発の現状54:45 オープンソースとAPIの選択肢56:00 GPUとAI企業の未来58:42 NVIDIAの技術的優位性01:00:45 AIモデルの性能比較01:02:48 次回のテーマとまとめ1. AIの基礎：そもそもAIって何？-AIの歴史-機械学習 vs. 深層学習の簡単な違い-LLM（大規模言語モデル）って何？ ChatGPTの裏側2.LLMの仕組みと進化Transformerとは？GPTシリーズの進化LLMのトレーニング方法と限界オープンソース/クローズドLLMLLMを作るには？LLMを使った実装とは3.RAGってなに？なぜ注目されてる？・Retrieval-Augmented Generation の仕組み・LLMだけではなぜダメなのか？・検索＋生成のメリットと課題4.AIエージェントとは？・単なるチャットボットとの違い・メモリ・ツール・プランニング：エージェントの中身・AutoGPTやOpenAIのAgentsの事例紹介・web3文脈でのAIエージェントとの違い5.今後の発展について・ブロックチェーンとの融合・AGI、ASIが来る未来をどうみてる・AIが浸透していく時代の課題感・今年のAIの発展に期待していることTakeawaysAIの基礎から未来まで学べる内容がある。AIの定義は明確ではない。第一次AIブームは1950年代に始まった。AIエージェントが流行している。AIイベントに参加することが推奨される。AIの進化は止まらない。AIの歴史を知ることが重要。AIの技術は日々進化している。AIの未来は明るい。AIの定義は人それぞれ異なる。 AIの進化は歴史的なブームに基づいている。ディープラーニングは画像認識で革命を起こした。データの量がAIの性能を決定する。ヒントン教授の研究がディープラーニングを広めた。機械学習はディープラーニングを含む広い概念である。AIは人間の脳の構造を模倣している。データを大量に処理することでAIは学習する。ディープラーニングはブラックボックス的な性質を持つ。AIの発展には計算資源が不可欠である。AI技術は私たちの生活を変える可能性がある。チャットGPTの発明は重要な進展である。トランスフォーマーは情報処理の新しい方法を提供する。アテンションメカニズムが精度を向上させる。データ量が増えるほどモデルの精度が向上する。GPT-3はトランスフォーマーの成果物である。人間のフィードバックがAIの学習に重要である。AIは論理的に賢くなる可能性がある。トランスフォーマーは多次元的な情報処理を可能にする。AIの進化は新しい技術的発展によって加速している。AIの限界についての研究が進んでいる。 AIは人間のデータで学習しているため、限界がある。人間社会を変えるほどの知性が生まれる可能性がある。AIの定義は時代と共に変わる。オープンソースは技術革新を促進する。AIは人間を完全に代替することは難しい。商用利用可能なオープンソースが増えている。AIの進化は我々の想像を超える。新しいアプローチが必要とされている。オープンソースの力とメリットは大きい。AIの未来は明るいと信じられている。ブロックチェーンはオープンで誰でも利用できる。日本語対応のAIモデルには課題がある。日本のAI開発は少数派になっている。オープンソースの選択肢が増えている。NVIDIAはAI市場での優位性を持っている。AIモデルの性能は似ているが、UIの使いやすさが重要。自分のコンテキストに基づいた最適化が進んでいる。次回のテーマは技術の最先端について。AIの進化は今後も続く。リスナーに感謝の意を表した。

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