前書き：このシリーズについて
「文系・非エンジニアのための基礎理論」では、“知らなくても分かる”をコンセプトに、専門知識が無くても技術的な話をそこそこ深く理解できるような記事を作成していきます。
このシリーズでは以下のことをお約束します！
- 事前に押さえておくべき知識があれば冒頭でご紹介します
- 非日常的な英単語や専門用語、義務教育に登場しない数学記号は注釈無しに使いません
こんな方に是非！
- 会議などで技術的な話になるとついていけない
- 専門書を読むと英単語や専門用語や数式がハードルになる
- とにかく簡単に知りたいけど、あまり浅い理解では満足できない
この記事の要点
この記事ではAI開発の流れをざっくりと説明しています。
- AIの開発は人間の試験勉強のようなもの
- データ、モデル、学習、タスクがAI開発の4要素
- AI開発の4要素は教科書、受験者、勉強、試験に置き換えると分かりやすい
詳しい話１：AI開発の流れ
AIはどのようにして賢くなるのでしょうか？
一言で言えば「データを使ってモデルが学習することでタスクに適応していく」というのが基本的な流れです。
急にカタカナを多用してしまいましたが、要は人間の試験勉強のようなものです。
データを教科書、モデルを受験者、学習を勉強、タスクを試験と置き換えていただくと分かりやすいかと思います。
以下の図をご覧ください。
Beforeのように最初は問題が解けなくても、教科書を使って受験者が勉強することで試験に適応し、Afterのように問題が解けるようになるのです。
これをAI開発に言い換えると、
最初はタスクが解けなくても、データを使ってモデルが学習することでタスクに適応し、タスクが解けるようになる
ということになるわけです。
このようにしてAIは、人間の如く地道に学習をして求められる能力を獲得していくのです。
詳しい話２：AI開発における4要素
それではAIの開発においてはどのような課題やポイントがあるのでしょうか？
これも前項同様、人間の試験勉強でイメージしていただくと分かりやすいかと思います。
人間の試験勉強において、教科書の内容や受験者の能力、勉強方法、試験の形式は重要なポイントですよね。
それと同様に、AI開発においてはデータの内容、モデルの性能、学習方法、タスクの形式が重要なポイントで、それぞれ豊富なデータ、適切なモデル、効果的な学習、明確なタスクであることが望ましいです。
これは下の図に記されている試験問題の例えを見ていただくと大まかなイメージが掴めると思います。
これらの4要素については別の記事でもう少し深堀りしていきますが、こちらの記事ではひとまずこの4つの要素がAI開発に深く関わっているという構造をご理解いただければ幸いです。
まとめ：確認問題
この記事では、AI開発の流れ、またAI開発における4要素について触れてまいりました。
以下の問題に即答できる方は、この記事の内容はバッチリです。
Q1. データは何に例えられますか？ ①教科書 ➁受験者 ③勉強 ➃試験
A. ①教科書
Q2. モデルは何に例えられますか？ ①教科書 ➁受験者 ③勉強 ➃試験
A. ➁受験者
Q3. 学習は何に例えられますか？ ①教科書 ➁受験者 ③勉強 ➃試験
A. ③勉強
Q4. タスクは何に例えられますか？ ①教科書 ➁受験者 ③勉強 ➃試験
A. ➃試験
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