【AIとの距離感・総集編】知っているつもりだった｜Season 1

まず、前回の練習問題の答えから。

前回の問いはこちらでした。

現在実用化されている生成AIは、次のどれに分類されますか？
A. 汎用人工知能（AGI）
B. 特化型人工知能（ANI）
C. 超知能（ASI）
D. 意識を持つAI

正解は B. 特化型人工知能（ANI）でした。

どれだけ高性能でも、今の生成AIは特定のタスクに特化した範囲で動いています。参加してくださったみなさん、ありがとうございました。

📦 Season 1を振り返る

Season 1のテーマは「知っているつもりだった」でした。

AIという言葉は毎日聞くし、Claudeで文章を書いて、Geminiで画像を作って、それなりに使ってきたつもりでした。でも「AIって何ですか」と聞かれたら、ちゃんと答えられなかった。そこが出発点でした。

5つの話を通して、「知っているつもり」が少しずつほどけていきました。

🔁 5つの話で動いたこと

第1話：AIには2種類ある
ルールを書いておくタイプと、データから学ばせるタイプ。この分かれ道を知ったことで、「AIに頼む」という感覚が少し変わりました。

第2話：過学習と転移学習
覚えすぎると間違える、という話が一番「なるほど」でした。学習と暗記は違う。機械も人間も同じところで詰まるんだな、と。

第3話：AIの歴史
第一次から第三次まで、ブームと冬の時代を繰り返してきた70年。今自分がいる場所が、歴史の流れの中に置かれた気がしました。

第4話：ニューラルネットワーク
脳の仕組みをヒントにした構造で、重みを調整することが学習の正体だった。「魔法みたいに動く」と思っていたものの、少し裏側が見えた話です。

第5話：弱いAIと強いAI
「弱い」は性能ではなく範囲の話。ANIとAGIの違いを知ってから、Claudeへの頼み方が変わりました。万能な相手ではなく、得意な領域がある相手として接するようになった気がします。

🌱 変わったこと、変わらないこと

5話を終えて、わかったことよりも「わかっていなかったことがわかった」の方が多い気がします。

ニューラルネットワークの補足記事で出てきた誤差逆伝播法や活性化関数は、まだちゃんと掴めていません。シンギュラリティがいつ来るのか、そもそも来るのかも、よくわかりません。

Season 2では、生成AIの世界が文章だけではないことを見ていきます。画像、音声、動画。毎日使っているツールの裏側を、もう少し覗いてみます。

練習問題

Season 1の総まとめ問題です。

AIが「データから学ぶ」仕組みを何と呼ぶでしょう？

A. ルールベースAI
B. エキスパートシステム
C. 機械学習
D. シンギュラリティ

正解は次回の冒頭で発表します。

あとがき

ここまで読んでくださり、ありがとうございます。

まだ、学び始めたばかり、それでも知らない単語が多すぎて、頭がパンクしております。
読者が離れてしまうんじゃないかという不安もあります。
でも、今は読まれなかったとしても、いつか、読まれるのではないか。自分自身のためになるのではないか。
そんな淡い期待を抱きながら、記事を書き進めようと思います。

もちろん、みなさんは全部読んで理解しようとなんてしなくていいです。ただ、見守ってくれると嬉しいです！

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今後ともよろしくお願いします！

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