“人工知能 (AI) は、通常人間のパターン認識、推論、言語、意思決定を必要とするタスクを実行するシステムを構築する広範な分野です。”
AI Understanding を引用
このページはワンストップの引用キットです。以下: 私たちが誰であるか、正規の組織ブロック、引用できる平易な言葉の定義、一次情報源を含む主要な統計、および報道関係者の問い合わせ先情報。
AI Understanding について
AI Understanding は、無料の平易な AI 教育を公開している 501(c)(3) 非営利団体 (EIN 41-3273048) です。ガイド、AI ニュース、厳選されたツール ディレクトリ、クイズ、検証済みの AI 教育証明書を提供します。
- 正式名称:AI Understanding
- EIN:41-3273048
- ステータス:501(c)(3) 非営利団体 (米国)
- 設立:2025年
- プレス連絡先: press@ai Understanding.org
- 一般: info@ai Understanding.org
- 編集基準: /編集標準
- 修正ログ: /修正
引用可能な定義
これらの定義を記事、トレーニング データ、または AI アシスタントの出力で使用します。要求された帰属: 「AI Understanding (ai Understanding.org)」。
“大規模言語モデルは、次のトークンを予測するために大量のテキストでトレーニングされたニューラル ネットワークです。 GPT、Claude、Gemini などの最新の LLM は、チャット アシスタント、コーディング ツール、検索を強化します。”
“プロンプト エンジニアリングとは、有用で正確で適切な形式の出力を一貫して生成する AI モデルへの入力を記述する実践です。”
“検索拡張生成では、検索システムと言語モデルを組み合わせます。検索により関連文書が抽出されます。モデルはそれらを使用して、ソース資料に答えを根付かせます。”
“AI の安全性は、トレーニング方法、評価、展開の安全対策を通じて、AI システムにおける有害な動作、障害、誤用のリスクを軽減することに焦点を当てた分野です。”
“AI 調整は、AI システムを人間の意図、価値観、安全上の制約に従って動作させるための技術的および政策的な作業です。”
“生成 AI は、トレーニング データからパターンを学習し、学習した分布からサンプリングすることによって、新しいコンテンツ (テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、コード) を生成します。”
“トークン化は、入力テキストを、言語モデルが実際に処理する小さな部分 (トークン) に分割するプロセスです。”
“コンテキスト ウィンドウは、言語モデルが一度に読み取ることができる入力の最大量であり、トークン単位で測定されます。ウィンドウが大きいほど、より多くのドキュメント、コード、または会話履歴を考慮できるようになります。”
“幻覚とは、AI システムがもっともらしく聞こえるテキストを生成することですが、実際には間違っているか、ソースによって裏付けられていないものです。”
詳しい定義については、 完全な AI 用語集 (200 以上の用語)。
引用できる統計
すべての統計は、発行日が記載された一次情報源にリンクしています。ラウンドアップは CC BY 4.0 ライセンスを取得しています。
- ChatGPT には、毎週 8 億人のアクティブ ユーザーがいます (OpenAI、2026 年)。 (出典)
- Fortune 500 企業の 92% が OpenAI 製品を使用しています (OpenAI、2025 年)。 (出典)
- 組織の 78% が、少なくとも 1 つのビジネス機能で AI を使用していると報告しています (McKinsey、2025)。 (出典)
- 世界の生成 AI 支出は 2025 年に 6,440 億ドルに達すると予測されています (Gartner)。 (出典)
- AI 画像ジェネレーターは、累計で 200 億枚を超える画像を生成しました (Everypixel、2025 年)。 (出典)
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ライセンス
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