展示資料と出典
読んだ説明から、元の資料へ。どの箇所を手がかりにしたか、画像が何を示しているかを記録しています。
画像・図解
画像を原寸で開く 自己回帰生成を単純化した模式図。A〜Fは説明用の記号で、実際の単語分割や確率ではありません。Transformerはモデルの設計、自己回帰は出力を順に作る方法で、別の観点です。
AI ATLAS · 本サイト制作の解説図 · 原図を掲載。研究の実測値・実出力ではありません。
掲載記事：GPT-3 — 入力の中に例を置く
画像を原寸で開く 無条件のDDPMを説明する模式図。風景とノイズは教材用の図形で、AIの実出力ではありません。文章条件や潜在空間の方式は省略しています。上段の学習画像を、下段でそのまま取り戻す図ではありません。
AI ATLAS · 本サイト制作の解説図 · 原図を掲載。研究の実測値・実出力ではありません。
掲載記事：拡散モデル — ノイズから画像へ
画像を原寸で開く RAGの役割をつかむための模式図。検索の版・対象と、生成した主張の根拠を別々に確認します。RAGは、自己回帰や拡散と並ぶ排他的な生成方式ではなく、外部資料を生成につなぐ仕組みです。
AI ATLAS · 本サイト制作の解説図 · 原図を掲載。研究の実測値・実出力ではありません。
掲載記事：RAG — 探した資料を、生成につなぐ
画像を原寸で開く 著者が公開したDDPMの生成例。顔・建物・室内など対象の違いを見比べられます。写真の記録ではなくモデルの出力です。文字や透かし状の表示も原資料のまま残しています。
Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel · 研究資料の引用。著作権は各著作者に帰属。 · 原画像を改変せず掲載。表示時のみ縮小。 · 画像の出典
掲載記事：拡散モデル — ノイズから画像へ
画像を原寸で開く 左は画像の圧縮・復元、中央は潜在空間での拡散、右は文章などの条件です。矢印をたどると、文章の条件と画像の圧縮が別の役割を持つことが分かります。
Robin Rombach ほか / CompVis · 研究資料の引用。著作権は各著作者に帰属。 · 原画像を改変せず掲載。表示時のみ縮小。 · 画像の出典
掲載記事：Latent Diffusion — 小さな表現の中で生成する
画像を原寸で開く 公式実装のText-to-Imageの例。各列の英文が条件で、下に異なる出力を示しています。標識とシャツの文字は、雰囲気が合うことと文字列を正確に再現することが別だと観察できる箇所です。
Robin Rombach ほか / CompVis · 研究資料の引用。著作権は各著作者に帰属。 · 原画像を改変せず掲載。表示時のみ縮小。 · 画像の出典
掲載記事：Latent Diffusion — 小さな表現の中で生成する
画像を原寸で開く StyleGAN3の公式公開図。右端の生成結果だけでなく、左側の内部表現と拡大部分を一緒に見るために全体を掲載しています。静止画だけで動きへの整合性を検証したとは扱いません。
Tero Karras ほか / NVIDIA Research · 研究資料の引用。著作権は各著作者に帰属。 · 原画像を改変せず掲載。表示時のみ縮小。 · 画像の出典
掲載記事：StyleGAN3 — 動かしたときの「張り付き」を調べる
画像を原寸で開く MusicGenが音を扱う背景として、EnCodecの圧縮構造を参照します。左で音を表現へ変え、中央で記号化し、右で波形に戻します。これはMusicGen全体の構造図ではありません。
Alexandre Défossez ほか / Meta AI · 研究資料の引用。著作権は各著作者に帰属。 · 原画像を改変せず掲載。表示時のみ縮小。 · 画像の出典
画像を原寸で開く 公式アニメーションの最初のフレーム。T1037 / 6vr4とT1049 / 6y4fの二例について、実験構造（緑）と予測（青）を比較しています。GDTの値と対象名を原図のまま残しています。
John Jumper ほか / Google DeepMind · 研究資料の引用。著作権は各著作者に帰属。 · 動画の最初のフレームをPNGとして抽出。切り抜き・描き足しなし。 · 画像の出典
掲載記事：AlphaFold — 予測した形を、実測の構造と比べる
画像を原寸で開く 16歳頃のチューリングの肖像。年代はCommonsの記録で1928〜1929年、所蔵目録は「16歳」としています。1950年の論文執筆時の姿ではありません。
撮影者未確定（Arthur Reginald Chaffinの可能性） / King's College, Cambridge所蔵資料 · パブリックドメイン（Commonsの権利表示） · 取得した原ファイルのまま。表示時のみ縮小。切り抜き・色変更なし。 · 画像の出典 · 利用条件
掲載記事：チューリング — 「考える」を、確かめられる問いへ
画像を原寸で開く Computer History MuseumでCarlo Nardoneが2007年11月10日に撮影。1966〜1972年の研究で使われたShakeyを、後年の展示で記録した写真です。研究当時の実験風景ではありません。
Carlo Nardone · CC BY-SA 2.0 · 取得した原ファイルのまま。表示時のみ縮小。切り抜き・色変更なし。 · 画像の出典 · 利用条件
画像を原寸で開く Anton Chiangが2011年5月7日に撮影したComputer History MuseumのDeep Blue展示。1997年の対戦会場ではなく、後年の博物館の記録写真です。
Anton Chiang · CC BY 2.0 · 取得した原ファイルのまま。表示時のみ縮小。切り抜き・色変更なし。 · 画像の出典 · 利用条件
掲載記事：Deep Blue — 世界王者との六局を、計算で戦う
画像を原寸で開く 1960年2月15日付の操作マニュアルのFig.2としてCommonsが収録した画像。CAMERA、RESPONSE PANEL、ASSOCIATION UNITSなどの注記を残しています。1958年のIBM 704による実演とは別の装置資料です。
John C. Hay, Albert E. Murray / Cornell Aeronautical Laboratory · 装置資料を読み解くための引用。著作者は原資料の記載による。 · 取得した原ファイルのまま。表示時のみ縮小。切り抜き・色変更なし。 · 画像の出典
原論文・研究記録・解説資料
- 研究論文ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Krizhevsky et al. / NeurIPS · 2012 · NeurIPS 2012論文
読む場所：Abstract; Architecture; Reducing Overfitting
深いCNN、GPU、学習を進める設計と過学習への工夫。分類の評価。
資料確認 2026-10-22 - 公式発表・研究資料Introducing GitHub Copilot: your AI pair programmer GitHub · 2021-06-29 · 技術プレビュー発表
読む場所：Introducing GitHub Copilot; powered by OpenAI Codex
コードの文脈を使い、エディターで行や関数を提案する当時の機能。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion Ben Poole et al. / arXiv · 2022-09-29 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; DreamFusion; Limitations
固定した2D拡散モデルを用い、多視点の描画を介して3D表現を最適化。細部や平面状表現の失敗。
資料確認 2026-10-22 - 公式発表・研究資料Introducing ChatGPT OpenAI · 2022-11-30 · 研究プレビュー公開
読む場所：Methods; Limitations
人の対話例、人の比較評価、RLHF、もっともらしい誤答と入力の言い方への敏感さ。
資料確認 2026-10-22 - 公式発表・研究資料Open sourcing AudioCraft: Generative AI for audio made simple and available to all Meta AI · 2023-08-02 · AudioCraft公開発表
読む場所：MusicGen; AudioGen; EnCodec
AudioCraft内の異なるモデルの役割、音の圧縮表現を使う音楽生成。
資料確認 2026-10-22 - 公式発表・研究資料Gen-2: Generate novel videos with text, images or video clips Runway Research · 2023 · Gen-2の紹介年
読む場所：Text to Video; Text + Image to Video; Image to Video; Video modes
文章・画像・元動画を使う入力方法を公式紹介で確認。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Rombach et al. / arXiv・CVPR · 2021-12-20 · arXiv初公開。学会版はCVPR 2022
読む場所：Abstract; Method; Limitations
圧縮した潜在表現での拡散、条件付け、精密な画素再現に対する圧縮の限界。
資料確認 2026-10-22 - 公式発表・研究資料WaveNet: A generative model for raw audio Google DeepMind · 2016-09-08 · DeepMindの研究紹介
読む場所：WaveNet; text-to-speech; music generation
生の波形の自己回帰生成、自然な読み上げ、音楽断片、当初の計算量。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Denoising Diffusion Probabilistic Models Ho et al. / arXiv · 2020-06-19 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Background; Diffusion models and denoising autoencoders; Sampling algorithms
既知のノイズを使う学習と、ランダムノイズから繰り返す生成を分ける。
資料確認 2026-10-22 - 公式発表・研究資料Introducing deep research OpenAI · 2025-02-02 · 初回公開
読む場所：How it works; Limitations
検索・閲覧・分析を複数段階で使う調査、誤推論と不確かさの課題。
資料確認 2026-10-22 - 公式発表・研究資料Hello GPT-4o OpenAI · 2024-05-13 · モデルと段階展開の発表
読む場所：Model capabilities; previous voice pipeline; Model availability
従来の複数モデル音声パイプラインの情報損失と、複数形式を一つのモデルで扱う方向。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Generative Adversarial Networks Goodfellow et al. / arXiv · 2014-06-10 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Adversarial nets; Advantages and disadvantages
生成器と識別器の相互学習、生成時の生成器、学習の同期と多様性の問題。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Language Models are Few-Shot Learners Brown et al. / arXiv · 2020-05-28 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Approach; Measuring and Preventing Memorization Of Benchmarks; Limitations
評価時に重みを更新しない少数例の文脈内学習と、課題依存の成績・評価汚染の限界。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Evaluating Large Language Models Trained on Code Chen et al. / arXiv · 2021-07-07 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; HumanEval; Limitations
Codexと実行テストによる機能的正しさの評価、長い操作連鎖などの限界。
資料確認 2026-10-22 - 研究計画の原資料A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence McCarthy, Minsky, Rochester & Shannon / Stanford archive · 1955-08-31 · 1956年夏の研究集会の提案
読む場所：Introduction; Automatic Computers; How Can a Computer be Programmed to Use a Language
研究課題とプログラム化の難しさ。提案は達成報告ではない。
資料確認 2026-10-29 - 原論文の再録ELIZA — A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine Joseph Weizenbaum / Communications of the ACM（UMBC再録） · 1966-01 · 原論文掲載
読む場所：本文のキーワード、decomposition、reassembly、scriptの説明
会話規則に基づく入力分解と返答再構成。
資料確認 2026-10-29 - 研究論文Training language models to follow instructions with human feedback Ouyang et al. / arXiv · 2022-03-04 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Methods; Limitations
教師あり追加学習、人の比較、報酬モデルを使う調整。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Simple and Controllable Music Generation Copet et al. / arXiv · 2023-06-08 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Model; Text and melody conditioning
音を複数の圧縮トークン列にし、Transformerで文章・旋律条件を反映して生成。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Video Diffusion Models Ho et al. / arXiv · 2022-04-07 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Introduction
時間方向に一貫した動画生成という研究上の課題。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文WaveNet: A Generative Model for Raw Audio van den Oord et al. / arXiv · 2016-09-12 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; WaveNet; Conditional WaveNets; Music generation
因果・拡張畳み込み、次の波形値の分布、逐次サンプル生成。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks Lewis et al. / arXiv · 2020-05-22 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Methods (retriever and generator); Implementation Details
外部Wikipedia検索と生成の組合せ。質問と文書を生成側へ渡す構成。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Attention Is All You Need Google Research / Vaswani et al. · 2017 · 原論文公開年
読む場所：Original paper: Introduction; Model Architecture; Why Self-Attention
再帰に頼らないAttention中心の設計、位置情報、学習の並列性と自己回帰デコード。
資料確認 2026-10-22 - 研究論文Auto-Encoding Variational Bayes Kingma & Welling / arXiv · 2013-12-20 · arXiv初公開
読む場所：Abstract; Method; The reparameterization trick
扱いにくい潜在変数の事後分布、近似推論、再パラメータ化。
資料確認 2026-10-22 - 研究者の公開実装DDPM — 著者公開の実装と生成例 Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel · 2020 · 対応論文の年。実装は参照コミットを固定。
読む場所：README冒頭の生成例、論文の書誌情報、Experiments
生成例の公開元と、研究に対応する実装であること。
資料確認 2026-10-29 - 研究者の公開実装Latent Diffusion — 著者公開の構造図と生成例 CompVis / Machine Vision and Learning Group, LMU Munich · 2022 · 学会版の年。初公開の2021年とは区別。
読む場所：Model figure; Text-to-Image; Inpainting; BibTeX
潜在空間、条件付け、公開モデルの生成例。
資料確認 2026-10-29 - 研究者の公開実装Alias-Free Generative Adversarial Networks — 公式実装 Tero Karras ほか / NVIDIA Research · 2021 · NeurIPS 2021の研究。
読む場所：Abstract; Release notes; Synthetic image detection; teaser figure
画像座標への細部の張り付き、信号処理、変換への整合性を扱う研究。
資料確認 2026-10-29 - 研究者の公開実装EnCodec — 音声コーデックの公式実装 Meta AI / EnCodec authors · 2022 · 対応するHigh Fidelity Neural Audio Compression論文の年。
読む場所：READMEのarchitecture図、圧縮モデルの説明、License
Encoder・Quantizer・Decoderで波形を圧縮・復元する構成。
資料確認 2026-10-29 - 研究者の公開実装AlphaFold — 公式実装・CASP14の予測例 John Jumper ほか / Google DeepMind · 2021 · Nature論文の年。掲載図はCASP14の予測例。
読む場所：CASP14 predictions; AlphaFold output; Citing this work
実測構造と計算による予測の図、予測構造ファイル、信頼度による順位付け。
資料確認 2026-10-29 - 資料アーカイブの解説Original ELIZA — 原コードの再発見と資料の来歴 Jeff Shrager / Team ELIZA · 2021-05-23 · アーカイブ紹介の署名日。ELIZAの研究年ではない。
読む場所：(Re)Discovery of the Original ELIZA; SOME NOTES ON READING THE CODE
MITの所蔵資料からのMAD-SLIP原コード再発見、遺族によるCC0公開、原コードと後世の実装の違い。
資料確認 2026-10-29 - 原資料の転記ELIZA — MAD-SLIP原コードの転記 Joseph Weizenbaum（原コード）/ Anthony Hay（転記） · 1965–1966 · 原コードの時代。転記・公開は後年。
読む場所：CHANGEサブルーチン冒頭、PLEASE INSTRUCT MEからCHANGE NOT RECOGNIZEDまで
入力と命令の照合、制御の移動を含む原コードの一部。
資料確認 2026-10-29 - 教育資料Perceptron — AI for Beginners Microsoft / AI for Beginners contributors · 1950年代 · 扱う研究の時代。資料は現代の教育用解説。
読む場所：Perceptron Model; Training the Perceptron
重み付き入力、二値分類、誤りを使う学習。写真・当時の性能値の根拠には使用しない。
資料確認 2026-10-29 - 教育資料Multi-Layered Perceptron — AI for Beginners Microsoft / AI for Beginners contributors · 資料自体の発行年は記載せず · 資料は現代の教育用解説。
読む場所：Multi-Layered Perceptrons and Backpropagation
非線形変換、多層化、連鎖律による勾配の計算。発明者や優先権の根拠には使用しない。
資料確認 2026-10-29 - 教育資料Knowledge Representation and Expert Systems Microsoft / AI for Beginners contributors · 資料自体の発行年は記載せず · 資料は現代の教育用解説。
読む場所：Expert Systems; Forward vs Backward Inference; Animals.ipynbへの案内
知識ベース・推論エンジン、前向き推論・後ろ向き推論、動物分類の教材例。
資料確認 2026-10-29 - 独立した再現研究Minigo — AlphaGo Zeroに着想を得た独立した再現実装 Minigo contributors · 2017–2018 · RESULTSの最初期の試行時期。
読む場所：冒頭の非公式実装である旨、Goals、Selfplay
AlphaGo公式版との違い、自己対戦と探索、再現を重視する開発目的。
資料確認 2026-10-29 - 独立した再現研究Minigo — 初期の学習実験記録 Minigo contributors · 2017–2018 · 9路盤の初回試行は2017年11月。
読む場所：First run, 9x9, November 2017; 19x19 observations
開発者が報告した探索・学習設定の修正、シチョウの弱点、評価の難しさ。
資料確認 2026-10-29 - 原論文の再録Computing Machinery and Intelligence（大学公開の再録PDF） A. M. Turing / Mind; UMBCによる再録 · 1950 · 原論文の発表年。再録PDFの作成年ではありません。
読む場所：§1 The Imitation Game、§2 Critique of the New Problem、§7 Learning Machines
問いの置き換え、文章で行うゲームの条件、学習する機械の提案。
資料確認 2026-10-29 - 資料アーカイブの解説AMT/K/7/4 — AMT aged 16, head and shoulders The Turing Digital Archive / King's College, Cambridge · 資料自体の発行年は記載せず · 肖像写真のアーカイブ目録。1950年の研究発表時の写真ではありません。
読む場所：AMT/K/7/4の資料名
写真の人物と年齢、所蔵資料の識別。撮影者と年代の補足はCommonsの記録と区別する。
資料確認 2026-10-29 - 研究機関・大学・企業の回顧Shakey the Robot — SRIの研究史 SRI International · 資料自体の発行年は記載せず · 1966–1972年の研究を回顧する歴史ページ。
読む場所：冒頭の研究期間と、planning・route-finding・objectsの説明
研究期間、周囲を認識して行動を計画する課題、実験対象。
資料確認 2026-10-29 - 研究機関・大学・企業の回顧75 Years of Innovation: Shakey the Robot SRI International · 2021-04-03 · 研究当時の論文ではなく、開発機関による回顧記事の公開日。
読む場所：Shaking up the world of AI、The technology of Shakey the Robot
センサー、遠隔の制御計算機、箱を集める課題、STRIPSの前提条件と効果。
資料確認 2026-10-29 - 博物館の所蔵品記録Shakey — Object ID X279.83 Computer History Museum · 資料自体の発行年は記載せず · 博物館の所蔵品解説。Date Introducedは1969。
読む場所：DetailsとDescription
実機の識別、カメラと接触センサー、遠隔計算機、ブロックを台から押す指示。掲載写真の撮影者とは区別。
資料確認 2026-10-29 - 研究論文Learning representations by back-propagating errors David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams / Nature · 1986-10-09 · Nature掲載日。微分や学習の考え方全体がこの日に初めて生まれたという意味ではありません。
読む場所：Abstract、References、About this article
隠れた層での表現学習、論文の著者と発表日、先行研究への参照。出版社ページでは抄録と書誌を確認。
資料確認 2026-10-29 - 原論文の再録Learning representations by back-propagating errors（著者公開PDF） Rumelhart, Hinton, Williams / Hintonの大学ページ · 1986-10-09 · 上記Nature論文と同じ論文の全文。別の研究成果ではありません。
読む場所：pp.533–536、式(1)–(9)、Fig.1–4とそのキャプション、最終段落
順方向と逆方向の計算、鏡映対称性の分類、二つの家系図を用いた内部表現の事例。スキャン画像を目視確認。
資料確認 2026-10-29 - 研究機関・大学・企業の回顧Deep Blue — IBM Heritage IBM · 資料自体の発行年は記載せず · 1996・1997年の対戦を回顧する開発企業の歴史ページ。
読む場所：Challenging Garry Kasparov、冒頭の計算機構成と処理能力
1996年の一局の勝利と1997年のマッチ勝利の区別、対戦結果、並列計算と評価関数の改良。
資料確認 2026-10-29 - 研究論文Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search David Silver ほか / Nature · 2016-01-27 · 論文公開日。李世乭との2016年3月の対戦より前。
読む場所：Abstract、Fig.1・3・6の見出し、About this article
方策・価値ネットワーク、教師あり学習と自己対戦、探索の組み合わせ、樊麾戦5–0。出版社ページの抄録を確認。
資料確認 2026-10-29 - 研究機関・大学・企業の回顧AlphaGo — Our approach / The matches Google DeepMind · 資料自体の発行年は記載せず · 開発機関による回顧ページ。2015年と2016年の対戦を区別して読む。
読む場所：Our approach、The matches、Inventing winning moves
李世乭戦4–1、第二局37手目と第四局78手目、教師あり学習と自己対戦の順序。
資料確認 2026-10-29 - 研究機関・大学・企業の回顧Professor’s perceptron paved the way for AI — 60 years too soon Melanie Lefkowitz / Cornell Chronicle · 2019-09-25 · 1958年の実演を取材・資料から振り返った大学記事の公開日。
読む場所：冒頭の1958年7月の実演、Techies, nut cases and nerds
IBM 704で左右の印を分類した実演と、後のMark I実機の区別。本記事から研究の優先権やAIの冬の単一原因を断定しない。
資料確認 2026-10-29 - 画像の来歴・利用条件Alan Turing Aged 16 — 写真の来歴 Wikimedia Commons（各著作者の画像と来歴） · 1928–1929 · 写真の撮影年代、または画像が収録された原資料の日付。Commonsへのアップロード日ではありません。
読む場所：Summary / Licensing / File history（固定した説明ページの版）
画像の対象、撮影者または原資料著者、日付、権利表示。装置の性能の根拠にはしない。
資料確認 2026-10-29 - 画像の来歴・利用条件Shakey the Robot — Carlo Nardoneの展示写真 Wikimedia Commons（各著作者の画像と来歴） · 2007-11-10 · 写真の撮影年代、または画像が収録された原資料の日付。Commonsへのアップロード日ではありません。
読む場所：Summary / Licensing / File history（固定した説明ページの版）
画像の対象、撮影者または原資料著者、日付、権利表示。装置の性能の根拠にはしない。
資料確認 2026-10-29 - 画像の来歴・利用条件IBM Deep Blue at Computer History Museum — Anton Chiangの写真 Wikimedia Commons（各著作者の画像と来歴） · 2011-05-07 · 写真の撮影年代、または画像が収録された原資料の日付。Commonsへのアップロード日ではありません。
読む場所：Summary / Licensing / File history（固定した説明ページの版）
画像の対象、撮影者または原資料著者、日付、権利表示。装置の性能の根拠にはしない。
資料確認 2026-10-29 - 画像の来歴・利用条件Mark I Perceptron — 操作マニュアルのFig.2（Commons収録） Wikimedia Commons（各著作者の画像と来歴） · 1960-02-15 · 写真の撮影年代、または画像が収録された原資料の日付。Commonsへのアップロード日ではありません。
読む場所：Summary / Licensing / File history（固定した説明ページの版）
画像の対象、撮影者または原資料著者、日付、権利表示。装置の性能の根拠にはしない。
資料確認 2026-10-29