生成的人工知能
生成的人工知能は現在、その創造的な能力で世界的な注目を集めているが、ビットコインが2022年に価値が暴落し、その価値の約3分の2が蒸発したように、現在商業的利益につながる方程式の不確実性から生成的AIの将来を心配する専門家もいるが、未来がどうなるかは誰にもわからないということ。
機械学習の分野では、その誕生以来、データをモデル化し予測することを目的として、統計的モデルを使用してきた。2000年代後半、ディープラーニング(深層学習)の登場により、画像や動画処理、テキスト分析、音声認識などのタスクで進化と研究が進んできた。しかし、ほとんどのディープニューラルネットワークは識別的モデルとして、画像認識 (en:英語版) のような分類タスクを実行していた。
2014年、変分オートエンコーダや敵対的生成ネットワークなどの進歩により、画像のような複雑なデータの生成的モデルを学習し、生成することができる実用的なディープニューラルネットワークが登場した。
2017年、Transformerネットワークはより大規模な生成的モデルの実現を可能にし、2018年に最初の生成的事前学習トランスフォーマー(GPT)が開発された。2019年、GPT-2がこれに続き、基盤モデルとして教師なし学習を多くの異なるタスクに汎化する能力を実証した。
これ以降の応用面における進化については次節のモダリティを参照のこと。