【AIとの距離感】使えるけど説明できない｜AIには2種類ある

【AIとの距離感】シリーズは、ここから始まります。

生成AIを使い始めてから、けっこう経ちます。画像を作ったり、文章の構成を相談したり、言い回しを整えてもらったり。もう日課みたいなもので、気がつけばかなり頼っています。

ただ、使えば使うほど、自分がこの技術のことをあまりわかっていない気がしてきました。

便利に使えている。でも、中身をほとんど知らない。それでいいのかなと思ったのが、この連載を始めたきっかけです。生成AIのことを、少しずつ、自分のペースでちゃんと知っていきたい。そういう記録です。

🤔 使えるのに、説明できない

先日、ふと手が止まる瞬間がありました。

「AIって何？」

そう聞かれたとき、自分が何も答えられないことに気づいたんです。「すごい技術」とか「なんでもやってくれるやつ」くらいしか出てこない。毎日使っているのに。

使えることと、わかっていることは、どうやら別のようです。

🔍 AIの中にある、二つの仕組み

それで少し調べてみました。「AIとは何か」を、自分なりに言葉にしてみたくて。

すると、AIと呼ばれるものの中に、大きく二つの仕組みがあることを知りました。

一つは、人が決めたルールに従って動くもの。「こういう入力が来たら、こう返す」という手順をあらかじめ全部書いておく方式です。チャットボットの初期型や、家電の制御なんかがこれに近い。

もう一つは、データを読み込んで、自分でパターンを見つけていくもの。こちらはルールを人が全部書くのではなく、大量のデータから「こういうときはこう」という傾向をAI自身が掴んでいく。

前者はルールベース、後者は機械学習と呼ばれているそうです。名前だけは聞いたことがあった気もするんですが、違いをちゃんと考えたことはなかったです。

自分が毎日使っている画像生成も文章生成も、後者のほうでした。なんとなく「AI」とひとまとめにしていたものに、性格のかなり違う仕組みが混ざっていた。それを知っただけで、少し輪郭が見えた気がしました。

📚 「学習」なのに、学び方が違う

もう少しだけ、先を覗いてみます。

機械学習にも、いくつかの学び方があるようです。

お手本を見て覚えるやり方。「この画像は犬、これは猫」と正解つきのデータで学ぶ。教師あり学習と呼ばれています。

逆に、お手本なしでデータの構造を自分で見つけるやり方もある。似ているものをグループにしたり、隠れたパターンを探し出したり。教師なし学習です。

もう一つ、試行錯誤しながら良い手を探すやり方もあって、うまくいったら報酬、失敗したら別のルートを試す。強化学習と呼ばれています。ゲームのAIなんかで聞いたことがある方もいるかもしれません。

全部「学習」という言葉が使われているけれど、学び方はそれぞれ違う。自分が使っている画像生成はどれに近いのか。正直、まだうまく説明できません。調べた直後なのに。でも、「全部同じ仕組みで動いている」と思い込んでいた頃よりは、少しだけ見え方が変わった気がします。

🚶 わからないことがわかった、という一歩

まだ何も詳しくなっていません。

ルールベースと機械学習の違いを知った。学び方にも種類があることを知った。それだけです。

でも、「使えているから大丈夫」と思っていた自分と、今の自分では、ほんの少し立っている場所が違います。わからないことがわかった、というのが最初の一歩だったのかもしれません。

急いで全部わかろうとしなくても、たぶん大丈夫です。

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。

これまで、生成AIを使って文章を書いたり、画像を作ったり、動画を作ったりしてきました。かなり活用しているつもりなのに、ふと「そもそもAIって何？」と聞かれると、うまく説明できない。そんな自分に気づいたのが、このシリーズの始まりでした。

使っているのに、ちゃんとはわかっていない。
でも、だからこそ知ってみたい。そんな気持ちで、少しずつ掘り下げていこうと思っています。

このシリーズは、これから少しだけ小難しい内容も増えていくかもしれません。
それでも、「なんとなく使っている」から一歩進むきっかけとして、読んでくださる方に少しでも持ち帰れるものがあればうれしいです。

私自身も学びながら書いていくので、完璧な解説というよりは、理解していく過程そのものを記録するシリーズになりそうです。
よければ、これからもゆるくお付き合いください。

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今後ともよろしくお願いします。

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