コンポジットAI（複合AI）とは何か？ マルチモーダルAIとの明確な違いとは

まず、近年主流のディープニューラルネットワーク（DNN）を利用したAIは、機械学習によって特定のタスクに特化した「学習モデル」が作られ、そこから用途に応じて学習を重ねてモデルが分化するような形で応用範囲を広げてきました。 こうしたAIはある種の「タスク特化型のAI」として特定のタスクには極めて優秀な成績を収めますが、それ以外のタスクに関してはうまく働きません。画像モデルのAIは画像認識で、音声モデルは音声認識のように、綺麗に使い分けられていました。 それに対して「1つのAIに画像モデルと音声モデルを組み込んだAI」のような従来は単体で使われてきたAIを組み合わせたAIが登場するようになりました。広義ではこのようなAIもコンポジットAIと呼べますが、このような「DNNの学習モデルを複合したAI」というのはそれほど珍しくはありません。巨大なニューラルネットワークの中に複数種類のモデルが混ざって

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あんま有用な概念だとは思わないけど、考え方のひとつとして。