「人工知能」と聞くと、人々はロボット、スカイネット、またはその他の SF のシナリオを想像することがよくあります。しかし、今日の AI は、ハリウッドが信じているよりもはるかに平凡で、より便利です。
AI の核心は、データから学習して意思決定できるシステムを構築することです。しかし、それは実際には何を意味するのでしょうか？ AI について自信を持って話すために理解する必要がある中心的な概念は何でしょうか?
この投稿では、5 つの基本的な AI 概念をわかりやすく、現実世界の類似点を交えて説明します。最後には、電子メールのスパム フィルターから自動運転車に至るまで、あらゆるものを強化する構成要素を理解できるようになります。
コンセプト: 機械学習 (ML) は、あらゆるシナリオについて明示的な指示を与える代わりに、例を与えてパターンを理解させる、コンピューターのプログラミング方法です。
例: 子供に犬の見分け方を教えることを想像してみてください。 「足が4本あって吠えれば犬」というルールブックを子どもたちに渡したりはしません。その代わりに、犬の写真を 100 枚見せて、「これは犬です」と言うと、何が犬であるかを自然に学びます。機械学習も同様に機能します。
実際の例: Spotify のレコメンデーション システムは機械学習を使用しています。 Spotify は、「ユーザーが 80 年代のロック音楽が好きなら、これらの曲をおすすめする」というプログラムを明示的に行っていません。その代わりに、何百万ものユーザーのリスニングパターンの例をアルゴリズムに入力し、同様の好みを持つユーザーがどの曲を楽しんでいるかを学習します。
3 種類の機械学習:
機械学習の利点は柔軟性です。同じアルゴリズムにより、医療画像内のがんを特定したり、株価を予測したり、言語を翻訳したりできます。このアルゴリズムは、これらのタスクのために特別にプログラムされているわけではなく、データから学習しています。
コンセプト: ニューラル ネットワークは、生物学的な脳の仕組みにヒントを得た機械学習アルゴリズムの一種です。これらは、情報を処理する相互接続されたノード (「ニューロン」と呼ばれる) のネットワークです。
例: あなたの脳には、発火して相互に通信する数十億のニューロンがあります。ニューラル ネットワークは、このプロセスを小規模に模倣する数学的モデルです。脳がニューロン間の接続を調整することによって学習するのと同じように、人工ニューラル ネットワークはノード間の接続の強さを調整することによって学習します。
ニューラル ネットワークを意思決定委員会のようなものだと考えてください。最初の層の委員会メンバーに意見を求め、最終的な決定が下されるまで結論を次の層に渡します。トレーニング中に、さまざまな要素にどのような重みを与えるかを全員で一緒に学びます。
現実世界の例: Google の画像認識システムは、ディープ ニューラル ネットワーク (多くの層を持つネットワーク) を使用しています。写真をアップロードすると、Google がそれを犬、猫、または人として識別すると、ニューラル ネットワークがその画像を複数のレイヤーで処理し、決定を下します。
なぜ「ディープ」ラーニングなのか?: ディープ ラーニングとは、特に多くの層を持つニューラル ネットワークを指します。各層はデータについて異なることを学習します。
この階層学習がディープ ラーニングの革命的な理由です。ディープ ラーニングは、単純なアルゴリズムでは見逃してしまう非常に複雑なパターンを学習できます。
重要な洞察: ニューラル ネットワークはパターン認識に優れているため、画像認識、音声、言語理解などのタスクに非常に効果的です。しかし、効果的にトレーニングするには大量のデータと計算能力が必要です。
コンセプト: 自然言語処理は、人間の言語の理解と生成に焦点を当てた AI 分野です。それは、コンピューターがテキストや音声を有意義な方法で処理できるように支援することです。
例え話: 英語を聞いたことのない人に英語を教えることを想像してみてください。彼らに次のことを教える必要があります。
NLP は、直感の代わりに統計と機械学習を使用して、これらすべてをコンピューターに対して実行します。
実際の例:
仕組み: 最新の NLP は、単語間の関係を理解できるニューラル ネットワークであるトランスフォーマーと呼ばれるものを使用します。彼らは文脈を理解するために文のさまざまな部分に「注目」します。これが、最新の言語モデルが以前のアプローチよりもはるかに優れている理由です。
重要な制限事項: NLP モデルは、完全に間違っている自信に満ちた答えを生成することがあります。彼らは通常、次にどのような言葉が来るかを予測するのが得意ですが、人間のように真に「理解」することはできません。彼らには意識も信念も意図もありません。ただ洗練されたパターンマッチングがあるだけです。
コンセプト: コンピューター ビジョンは、機械が画像やビデオからの視覚情報を解釈して理解できるようにする AI の分野です。
例: 友人の写真を見ると、すぐにそれを認識し、何をしているのかを理解し、背景に気づきます。コンピューター ビジョンは、画像から同様の種類の情報を抽出するように機械に学習させます。
実際の例:
仕組み: コンピューター ビジョンは、いくつかの技術を組み合わせています。
課題: コンピューターは画像を数値 (ピクセル値) の行列として処理します。写真に「飛び跳ねる猫」が含まれていることを理解するには、何百万もの数値から意味のある特徴を抽出する必要があります。ディープ ラーニングとニューラル ネットワークによってこれが可能になりましたが、それでもかなりのコンピューティング能力が必要です。
コンセプト: 生成 AI は、トレーニング データから学習したパターンに基づいて、テキスト、画像、コード、音楽などの新しいコンテンツを生成できる AI システムのカテゴリです。
例: 機械学習がコンピューターに物事を分類するように教える場合 (「これはスパムですか?」)、生成 AI はコンピューターに物事を作成するように教えます。それは、良い絵を見分ける方法を学ぶことと、自分で絵を描くことを学ぶことの違いのようなものです。
実際の例:
他の AI との主な違い: 以前の AI システムは主に 識別的であり、カテゴリを区別することを学習しました。 「このメールはスパムですか？」生成 AI は 生成的 であり、創造することを学習します。 「次の言葉は何にしようかな？」または「その画像はどのように見えますか?」
生成 AI の仕組み: 最新の生成 AI (LLM を含む) のほとんどは、「アテンション メカニズム」と呼ばれるものと組み合わせたトランスフォーマー アーキテクチャと呼ばれるものを使用します。大幅に簡略化すると:
重要な警告: 生成 AI は確率論的であり、決定論的ではありません。事実を「認識」しているわけではありません。トレーニングされたテキストと同じように聞こえるテキストを生成します。その理由は次のとおりです。
これら 5 つの概念は独立したものではなく、相互に構築されています。
これら 5 つの概念を理解すると、ほぼすべての AI に関する議論を理解するための基礎が得られます。誰かが「トランスフォーマー」について言及していますか？これは、NLP と生成 AI で使用されるアーキテクチャです。 「畳み込みネットワーク」？これは、コンピューター ビジョンで一般的なニューラル ネットワークの一種です。
これで、最新の AI の構成要素が理解できました。次のステップは、実践的な経験を積むことです。これらの概念についての直観を築くには、次のような実験を行う必要があります。
これらの概念を実験するには、インタラクティブなラボにアクセスしてください→
特定の分野をさらに詳しく知りたい場合は、包括的な AI 学習プログラム] をご覧ください。 NLP、コンピューター ビジョン、生成 AI をより深く理解したい場合でも、あらゆるレベルの学習者向けに設計されたコンテンツを用意しています。
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