AIはどのように機能するのですか？
AIは、人間が経験から学ぶのと同様に、経験（データ）から学習することで機能します。トレーニングプロセスを通じて、機械はサンプルデータから徐々に知識を一般化し、後で適用するためのモデルを形成します。
人工知能（AI）は、Netflixの映画推薦からWaymoの自動運転車まで、私たちの日常生活にますます登場しています。AIがどのように機能するのか疑問に思ったことはありませんか？すべてのスマートなアプリケーションの背後には、機械がデータから学習し意思決定を行うプロセスがあります。
この記事では、特に現代の多くのAIの中心である機械学習システムに焦点を当て、AIがどのように機能するかの原理をわかりやすく解説します。
AIはデータに基づいて「学習」し意思決定を行う
本質的に、AIはデータから学習することで動作します。すべての状況に対して固定のルールでプログラムされるのではなく、AIシステム（特に機械学習を用いるもの）は大量のデータを与えられ、そのデータ内のパターンや隠れたルールを自動的に発見します。
そして学習した内容を使って、新しいデータに遭遇した際に予測や意思決定を行います。このプロセスは人間の学習に似ており、多くの例を観察し結論を導き出し、その経験を新しい状況に適用します。
トレーニング中、システムは内部パラメータを徐々に調整して精度を向上させます。その結果、AIは画像が猫か犬かを認識できるモデルを形成します。新しい（未見の）画像が与えられると、モデルは学習した内容に基づいて猫か犬かを予測します。予測が誤っていた場合、AIは数学的アルゴリズムを用いて次回の精度向上のために微調整されます。
AI学習プロセスの4つの主要ステップ
簡単に言うと、AIの学習と動作のプロセスは通常以下の主要なステップを含みます：
データ収集（入力）
まず、AIは学習するための入力データが必要です。データは数値、テキスト、画像、音声など様々な形態があり、通常は慎重に収集・準備されます。例えば、猫を認識するAIをトレーニングするには、数万枚の猫（および猫でない）画像を集めてラベル付けします。
モデルトレーニング（学習/訓練）
次に、機械がデータから学習する段階です。入力データは学習アルゴリズム（機械学習アルゴリズム）に渡されます。このアルゴリズムはデータ内のパターンや相関関係を探し、内部パラメータを徐々に調整してデータに適合させます。
人工ニューラルネットワーク（ディープラーニングで一般的）では、トレーニングは多くの反復を通じてニューロン間の重みを調整することを意味します。AIはトレーニングデータに対して予測を繰り返し行い、予測と実際の結果の差に基づいて自己修正します（ニューラルネットワークではこれを逆伝播と呼びます）。
予測・結果の生成（推論）
トレーニング後、AIは訓練済みモデルを持ちます。新しい（未見の）入力データを受け取ると、AIは学習したモデルを適用して予測や意思決定を行います。
- 猫と犬を区別するAIモデルは新しい写真を見て「これは猫です」と一定の確信度で予測できます
- 銀行取引データで訓練されたAIは新しい取引の不正を予測できます
- 医療データで訓練されたモデルは新しい患者の診断を提案できます
この段階は推論と呼ばれ、AIは学習した知識を実際の状況に適用します。
フィードバックと改善
AI（特に機械学習システム）の重要な特徴は、時間とともに自己改善できることです。AIが結果を出し、その精度に関するフィードバック（例えば人間が予測が正しいか間違っているかを示す）を受けると、モデルを調整してデータにより適合させることができます。
猫・犬分類の例に戻ると、モデルが誤分類した場合（例えば犬を猫と誤認識）、エンジニアは難しいケースのデータを追加したり、モデルの構造やハイパーパラメータを調整してAIの学習を促進します。このような継続的な更新を通じて、AIは時間とともにますます正確で賢くなります。
AIシステムは、データから学習し、論理を適用して結果を推論し、誤りから自己修正するという3つの主要な能力を組み合わせて動作します。学習段階では、AIはデータから情報を収集・抽出し（「知識」を作成）、推論段階では学習した知識を使って新しい状況に対応し結果を出します。そして自己修正を通じて、AIは精度を向上させるために継続的に動作を洗練させます。
— AIの基本的な動作原理
この学習、推論、自己調整の組み合わせが現代AIシステムの力を形成しています。
AIの動作を示す簡単な例
上記のプロセスをよりわかりやすく示すために、メッセージに自動で返信するAIチャットボットという実例を考えてみましょう。ベトナム語で自然に質問に答えられるチャットボットを構築したいとします。
データ収集
チャットボットのトレーニング
ユーザーの応答
時間をかけた改善
この例は、実用的なAIが過去のデータから学習し将来の状況に適用する様子を明確に示しています。猫・犬の分類でも顧客質問への回答でも、基本原理は同じです。
生成AIはどのように機能するのか？
最近の注目トレンドは生成AIです。これは、これまで存在しなかったテキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを作り出すAIシステムです。では、生成AIはどのように機能し、何が異なるのでしょうか？
分類と予測
- パターンを認識する
- 予測を行う
- データを分類する
- 既存の選択肢から選ぶ
コンテンツ作成
- 新しいコンテンツを作り出す
- テキスト、画像、音声を生成する
- 学習したパターンを組み合わせる
- オリジナルの出力を生み出す
実際、生成AIも大量のデータからの深層学習に基づいていますが、単に予測や分類を行うのではなく、学習したパターンに基づいて新しい出力を生成するようにモデルが訓練されています。
大規模言語モデル
ChatGPTのような大規模言語モデルを例に取ると、このモデルは数十億語のテキスト（書籍、記事、ウェブサイト）で訓練され、単語や文の関係を学習しています。
- 数百億のパラメータ
- 次の単語を予測する
- 流暢で文脈に沿った応答を作成する
AIアートジェネレーター
MidjourneyやDALL-EのようなAIアートジェネレーターは、画像の「言語」を深く学習し、要求に応じて新しいビジュアル作品を生成します。
- 膨大なデータセットで訓練された基盤モデル
- トランスフォーマーアーキテクチャ
- 創造的なコンテンツ生成
使用時には、ChatGPTは事前に保存された回答を返すのではなく、学習した確率に基づいて次の単語を一つずつ選択しながら新しい応答を作り出します。その結果、訓練データの言語スタイルを反映しつつ、全く新しい内容の流暢なテキストが生成されます。
これにより、ChatGPTやMidjourneyのようなプログラムは、単に既存の回答を選ぶのではなく、学習した知識に基づいて新しいコンテンツ（テキスト、画像、音楽など）を生成できます。
生成AIの特別な特徴は、認識や分析だけでなく、ある程度の創造性を持って実際に作り出すことです。もちろん、この創造性はAIが学習した内容に基づいており、見たパターンを組み合わせ変形して新しいものを作ります。しかし結果は非常に多様で豊かであり、生成AIはコンテンツ制作、デザイン、エンターテインメントなど多くの分野で強力なツールとなっています。
— 生成AIの力
まとめ
まとめると、AIは人間が経験から学ぶのと同様に、経験（データ）から学習することで機能します。トレーニングを通じて、機械はサンプルデータから徐々に知識を一般化し、後で適用するためのモデルを形成します。
パターン発見
AIは問題解決のためにデータ内の隠れたパターンを発見します
継続的学習
試行錯誤を通じてシステムは継続的に性能を向上させます
実用的応用
画像認識から自動テキスト生成やアート制作まで
基盤となるアルゴリズムは単純な決定木から数十億パラメータの深層ニューラルネットワークまで様々ですが、AIの共通の目的は問題解決に役立つ隠れたパターンを発見することです。今日の膨大なデータと強力な計算能力のおかげで、AIは正確な画像・音声認識から自動テキスト作成やアート制作まで驚異的な成果を達成しています。
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