ハルシネーション

生成AIが事実に基づかない情報を、あたかも正確であるかのように生成してしまう現象。AIの幻覚とも呼ばれる。AIの出力の信頼性に関する重要な課題であり、ファクトチェックの必要性を示す。

AIの出力データにおける幻覚。生成AIが事実に基づかない情報を、あたかも正確であるかのように生成する現象。AIの出力データを人間が確認することの重要性が指摘されている。

ディープラーニング技術を使って、人物の顔や声を合成し、本人が話しているかのようなリアルな偽動画や偽音声を作成する技術。詐欺やフェイクニュースへの悪用が社会問題となっている。

特定分野の専門家の知識をルールベースとして蓄積し、推論エンジンにより問題解決を支援するAIシステム。知識ベースとルールを用いて人間の専門的判断を模倣する。

コンピュータがデータから規則性やパターンを自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別される。AIの中核技術の一つ。

入力データと正解ラベルのペアを学習データとして与え、未知のデータに対する予測モデルを構築する機械学習手法。回帰（数値予測）と分類（カテゴリ予測）に大別される。

正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習手法。クラスタリング（データの分類）や次元削減が代表的なタスク。顧客セグメンテーションなどに応用される。

エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化する行動方策を学習する機械学習手法。試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ。ゲームAIやロボット制御に応用される。