「“AIはデータなしで自ら学習できるのか?”」と疑問に思われている方へ。最も詳細かつ合理的な答えを得るために、INVIAIと共にこのテーマを深く掘り下げてみましょう。
まず理解すべきは、データが現代のすべての機械学習AIモデルの核となる要素であるということです。AIは入力データなしに自ら知識を「構築」することはできません。
例えば、教師あり学習では、人間がラベル付けした大量のデータセット（画像、テキスト、音声など）からパターンを学習します。
教師なし学習であっても、AIは未ラベルの生データを用いて、その中に潜む構造やパターンを自ら発見する必要があります。
したがって、どの方法であっても、AIはラベル付きデータ、自動ラベル付けデータ（自己教師あり学習）、または実世界の環境からのデータなど、何らかの形でデータを「栄養」として受け取らなければなりません。入力データがなければ、新しいことを学ぶことは不可能です。
一般的なAI学習方法
現在、AIモデルは主に以下の方法で学習しています：
- 教師あり学習：
AIは大量のラベル付きデータセットから学習します。例えば、画像内の猫を認識するには、「猫」または「猫でない」とラベル付けされた何千もの写真が必要です。この方法は非常に効果的ですが、多大なラベル付け作業を要します。
- 教師なし学習：
AIはラベルのない生データを与えられ、その中からパターンやクラスタを探します。例えば、クラスタリングアルゴリズムは類似した特徴を持つデータセットをグループ化します。この方法により、AIは人間の指導なしにデータから「自己学習」しパターンを発見できます。
- 自己教師あり学習：
大規模ニューラルネットワークや大規模言語モデル（LLM）で用いられる変種で、モデル自身がデータに対してラベルを生成し（例：文中の次の単語を予測したり欠損部分を復元したり）、それを基に学習します。この手法により、人間のラベル付けなしで膨大なテキストや画像データを活用できます。
- 強化学習（RL）：
静的なデータの代わりに、AI（エージェントと呼ばれる）は環境と相互作用し、報酬信号に基づいて学習します。Wikipediaでは強化学習を次のように定義しています：「強化学習とは、ソフトウェアエージェントに環境内での行動方法を教えるために、その行動の結果を知らせることです。」
つまり、AIは行動を取り、その結果（報酬やペナルティ）を観察し、戦略を調整して性能を向上させます。
例えば、人間がチェスを教える代わりに、DeepMindのAlphaZeroは何百万回も自己対戦を繰り返し、勝利信号を通じて新たな戦略を発見しました。事前に専門家のデータセットに依存しません。
- フェデレーテッドラーニング：
個人の医療画像など機微なデータの場合、フェデレーテッドラーニングは複数のデバイス（または組織）が生データを共有せずに共同でモデルを学習させる方法です。
Googleによると、フェデレーテッドラーニングでは、グローバルモデルが各デバイスに送られ、ローカルデータで学習され、モデルの更新情報のみが返送されます。生データはデバイス外に出ません。
この方法により、複数の場所のデータを中央集約せずにモデルが学習できますが、AIは各デバイス上のローカルデータを必要とします。
- ゼロショット学習：
特定の例を示さずに新しい概念を推論する能力です。IBMはゼロショット学習を「AIモデルがこれまで見たことのない対象や概念を認識・分類するよう訓練される状況」と定義しています。
ゼロショット学習は事前に獲得した広範な知識に依存します。例えば、多くの大規模言語モデル（GPTなど）は膨大なテキストコーパスで事前学習されています。この事前知識のおかげで、明示的な例がなくても新しい概念について推論できます。
一見するとAIが「データなしで学習できる」ように見えますが、実際にはLLMも基礎的な言語能力を構築するために大規模な初期データセットに依存しています。
まとめると、これらすべての方法は、AIが何らかの形でデータなしに学習する魔法の方法は存在しないことを示しています。AIは人間がラベル付けしたデータへの依存を減らしたり、経験から学習したりすることはできますが、何もないところから学ぶことはできません。
先進的なトレンド：静的データではなく「経験」から学ぶ
研究者たちは現在、AIが人間提供のデータに依存しすぎない方法を模索しています。例えば、DeepMindは最近、「経験ベースAI」の時代における「ストリーム」モデルを提案しました。これは、AIが人間が設計した問題や質問ではなく、自身の世界との相互作用から主に学習するという考え方です。
VentureBeatはDeepMindの研究を引用しています：「エージェントが環境と相互作用する中で自身が生成したデータから継続的に学習できるようにすることで、これを実現できます…経験が人間提供データの規模を超える主要な改善手段となるでしょう。」
つまり将来的には、AI自身が実験、観察、行動の調整を通じて独自にデータを生成し、人間のように実世界の経験から学ぶことになります。
具体例としては、Absolute Zero Reasoner（AZR）モデルがあります。AZRは完全に自己対戦で訓練され、人間提供の入力を必要としません。自身で問題（コード断片や数学問題など）を生成し、それを解き、結果（コード実行や環境からのフィードバック）を報酬信号として学習します。
驚くべきことに、外部の訓練データを使わずとも、AZRは数学やプログラミングの課題でトップクラスの性能を発揮し、何万ものラベル付き例で訓練されたモデルを上回ることもあります。これはAIが継続的に課題を出し解決することで独自の「データセット」を生成できることを示しています。
AZR以外にも、多くの研究が自律的に学習するAIを探求しています。インテリジェントエージェントシステムはソフトウェアや仮想世界（ツール、ウェブサイト、シミュレーションゲーム）と相互作用し、経験的データを蓄積できます。
AIは人間が習慣を形成するように、自ら目標や報酬を設定するよう設計可能です。まだ研究段階ですが、これらの考えはデータなしで真に学習できるAIは存在しないという点を強調しています。代わりに「データ」はAI自身の経験から得られるのです。
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要するに、今日のAIは依然として何らかの形のデータを必要として学習しています。真の意味で「データなしのAI」は存在しません。
むしろ、AIは人間が提供するデータへの依存を減らすことが可能です。例えば、ラベルなしデータを使う（教師なし学習）、環境からのフィードバックで学ぶ（強化学習）、あるいは自身で課題を作り出す（AZRモデルなど）方法です。
多くの専門家は、将来的にAIは自身で収集した経験を通じて学習し、その経験がAIの改善を支える主要な「データ」になると考えています。
しかしいずれにせよ、真実は変わりません。AIは何もないところから学ぶことはできず、「データ」源はより高度なもの（環境信号や報酬など）であっても、学習と改善のためには必ず何らかの入力が必要なのです。
