AIの分野では、「推論」は、特に機械学習モデルが新しいデータに対して予測や判断を行うプロセスを指す。これは、モデルが訓練の段階で習得したパターンや知識を活用し、未知の入力に対して適切な出力を生成することを意味する。 #### AIにおける推論の形態 1. **静的推論〜オフライン推論〜バッチ推論** モデルが一連の未ラベルのデータに対して予測を行い、その結果を一括で保存する方法。 - 実時間性が求められない場面で有用。 2. **動的推論〜オンライン推論〜リアルタイム推論** モデルが新しい入力データを受け取るたびに予測を行う方法。 - 自動運転車の障害物検知やチャットボットによる実時間の応答に常用される。 #### 推論手法の分類 1. **生成的AI〜Generative AI** 新しいデータやコンテンツを生成するモデルの一種で、画像生成や文章生成に用いられる。 - 例: GPTシリーズなどの大型言語モデル。 2. **識別的AI〜Discriminative AI** データを分類したり、特定のカテゴリに割り当てるモデル。 - 例: スパムメールの検知や画像分類。 #### 推論の重要性 AIにおける推論は、人間が既知の知識を実装したり、未知の問題に対して最適な解決策を検討するための根本的なプロセスとなっている。これらの推論機能により、AIシステムは自動化、活用の幅広いアプリケーションに対応することが可能となる。