AIの正体：機械学習と深層学習

どうもこんにちは。さて、AI、機械学習、ディープラーニング。 もう毎日のように聞きますよね、この言葉たち。でも、じゃあその違いは何？って聞かれたら皆さんパッと答えられますか？ 今回はですね、このちょっとごちゃっとして見えるAIの世界を一緒にすっきり整理していきたいと思います。 まずはここからいきましょう。きっと誰もが一度は「ん？」って思ったことのあるこの疑問。 これって実は全部同じものを指してるただの言い方の違いなんですか？それとも そこには私たちの未来をガラッと変えちゃうような、はっきりとした違いがあるんでしょうか？ この謎を解くために、今日は5つのステップで進めていきます。 まず、AIっていう大きな森の全体地図を見て、そこからだんだん面白そうな木にぐーっと近づいていく。 そんなイメージですね。アジェンダはこんな感じです。 はい、では早速、最初のステップです。言葉だけで聞くと、なんか難しそうに感じるAIの構造も、こういう図で見てみると 驚くほどすっきり頭に入ってくるんですよ。すべてを理解する鍵はこの入れ子構造にあります。 まず、AIっていうのは一番大きな箱だと思ってください。これはもう人間みたいに賢い機械を作りたいなーっていう 壮大な夢そのものなんです。SF映画に出てくるようなロボットから、 スマホの音声アシスタントまで、全部この大きな箱の中に入ってるってわけです。 で、そのAIっていう大きな箱を開けると、その中に入っているのが機械学習。 これはAIを実現するための一つのすごく強力なやり方です。何がすごいかって、 人間がああしろこうしろってルールを教えるんじゃなくて、 システムが大量 of データから勝手に学んで賢くなっていくっていうところなんですね。 そして、その機械学習のど真ん中、まさに心臓部とも言えるのがディープラーニングです。 これは私たちの脳みその神経回路の仕組みをヒントにして作られためちゃくちゃ高度な技術なんです。 つまり、AIっていう大きな夢があって、そのための方法が機械学習、 でその中でも特にパワフルなエンジンがディープラーニング、こういう関係性なんですね。 さて、学習するってさっきから言ってますけど、じゃあ機械って一体どうやって物事を学ぶんでしょうか。 実はですね、そこには大きく分けて3つの、それぞれ個性的な教え方があるんです。ちょっと詳しく見ていきましょうか。 はい、こちらがその3つの主要な方法です。教師あり学習、教師なし学習、そして強化学習。 まるで学校の先生みたいに手取り足取り教えるやり方とか、自分でグループ分けさせるやり方、 あとは試行錯誤させて覚えさせるやり方とか、それぞれ得意なことが全然違うんですよ。 で、この表がその違いをばっちりまとめてくれてます。すごく分かりやすいですよね。 まず一番上の教師あり学習。この可愛いイラストを見てください。 猫の写真に「これは猫だよ」って正解のラベルをつけて、それを大量にインプットさせる方法です。 次に教師なし学習。こっちは正解を教えません。 データだけを渡して、「似てるもの同士でグループ分けしてみて」ってAI自身にやらせる。まあ散らかった部屋の整理整頓みたいな感じですね。 で、最後が強化学習。これはゴールに向かってAIが動く中で、 良いことをしたら「よくできました」ってご褒美をあげて、賢くしていく方法。ゲームのキャラクターを強くしたりするのによく使われます。 さてさて、基本が分かったところで、いよいよ今のAIの主役、生成AIの世界に足を踏み入れていきましょう。 ChatGPTとかで世界中をあっと言わせたこの技術が、今学んだ知識とどうつながってるのか、見ていきましょう。 ここでさっき出てきたディープラーニングがいよいよ本領を発揮するわけです。 このイラストみたいに、脳の仕組みを真似したAIがもうとんでもない量の文章データを読み込む。 まるで世界中の図書館の本を全部読んじゃうみたいなイメージですね。 これがChatGPTとかの土台になってる大規模言語モデル、通称LLMなんです。 このLLMっていうのは言ってみれば現代のAIの心臓部ですよね。 膨大な文章を学習して、単語と単語のつながりとか文脈を確率的に理解してる。 ものすごく高性能な予測変換エンジンみたいなもの、って考えると分かりやすいかもしれません。 じゃあ僕たちはこの賢いエンジンとどうやって話せばいいんでしょうか。 その鍵がプロンプト。これ難しく考える必要はまったくないくて、 僕らが普段ChatGPTなんかに打ち込んでるまるまるについて教えてみたいな、 あの質問や指示のこと、そのものズバリですね。 でもここで絶対に本当に知っておかないといけない重大なリスクがあります。それがハルシネーション。 日本語だと幻覚ですね。これ何かというと、AIが知らないことを聞かれたときに、 それっぽい単語を適当につなぎ合わせて、もっともらしい嘘を自信満々に言っちゃう現象のことなんです。 これ結構怖いですよね。 このハルシネーションっていうちょっと厄介なリスクがあるからこそ、 僕たち一人一人がこの新しい技術とこれからどう付き合っていくべきかっていうすごく大事な問いが生まれてくるわけです。 今回の資料の中に、これからの時代を考える上ですごくヒントになる一文がありました。まさにこのスライドの言葉。 AIも間違えることがあるから、人間が内容を確認しなければならない。 これが人間中心のAI社会っていう考え方を完璧に言い表してるんですね。 つまり、ここでの一番大事なメッセージはこれです。AIを全部お任せできちゃう完璧な自動操縦システムだと思っちゃいけない。 そうじゃなくて、あくまで僕らの仕事を助けてくれる、めちゃくちゃ優秀な副操縦士として考える。 最終的な判断の舵取りは、必ず人間のパイロットが握っておく必要がある、っていうことなんですね。 さあ、いよいよ最後のセクションです。 ここまでAIの今を見てきましたけど、この技術は一体この先どこへ向かっていくんでしょうか。 ちょっとだけ未来の扉を開けて、2026年以降のトレンドとも言われるその可能性を一緒にのぞいてみましょう。 次に来る大きな波はもう間違いなくこれ、マルチモーダルAIです。 これ何がすごいかっていうと、AIが文字だけじゃなくて、画像とか音声とかいろんな種類の情報を 人間みたいにまとめて理解できるようになる技術なんです。 例えば、料理の動画を見せながらこの手順で隠し味足すとしたら何？って聞いたり、 旅先の写真を見せてこの雰囲気にぴったりの音楽作ってなんてお願いしたり。そんな世界がもうすぐそこまで来てるんですね。 そして、これが皆さんへの最後の問いかけです。 僕たちは今日、AIって何？っていう問いからスタートしました。でも、これからの時代本当に大事なのは、 AIが作った情報を僕たちはどう信じてどうやって確かめるのかっていう、こっちの問いなのかもしれません。 AIが僕たちの生活にどんどん溶け込んでいくほど、言われたことを鵜呑みにしないで、 自分の頭でこれって本当かな？って考える力が今まで以上に必要になってくる。そう思いませんか？