AIの計算力に陰り？数式の些細な変化にモデルがつまずく理由とは
- 機械学習モデルは「思考」や「推論」を人間のようには行っていない
- 新たな研究により、現時点ではその能力に限界があることが示された
機械学習モデルは近年、さまざまな分野でその実力を発揮していますが、「思考」や「推論」に関してはまだ人間とは異なる手法を用いていることが明らかになりました。新しい研究によれば、機械学習はデータからパターンを学習し、判断を下す能力を持っていますが、その過程はあくまで統計的な処理に基づいています。
人間の思考や推論は経験や直感に基づいており、それはしばしば背景知識や文脈を考慮に入れた全体的な理解に基づいています。これに対し、機械学習は明示された学習データに基づいて動作します。そのため、一見すると複雑で創造的に見える結果も、実際にはアルゴリズムに従って確率的に導き出されたものに過ぎません。
例えば、囲碁の名人に挑むAIであっても、ゲームルールに関する膨大な回数のシミュレーションを通して効率的な手を探し出しているに過ぎず、ルールの意味やゲームの戦略的な側面をまるで人間のように「理解」しているわけではありません。したがって、現段階の技術では機械学習が真に人間のように考えるという言葉の本質に到達しているとは言い難いのです。
このような技術的な限界を理解しつつ、機械学習モデルの活用方法を模索することが、実務においても倫理面においても求められています。今後の研究と開発が、このギャップをどこまで埋めることができるかが大きな課題となります。
えっと、それってどういうこと?
AIってなんで思考や推論ができないの?
どんなデメリットが生まれるの?
AIはデータからパターンを学び、
統計的に判断するけど、人間のような
経験や直感はないからね。
そのため背景や文脈を完全には理解
できないのが悩みなの。
ユータ、良い質問です。
AIが「思考」や「推論」を人間のように
行えない理由は、「経験」や「直感」がない
ためです。
AIは基本的に大量のデータを元に
統計的に判断を下します。
そのため、背景知識や文脈を完全に理解する
のは難しいのが現状です。
デメリットとしては、人間らしい
柔軟な対応や創造的な判断を
求める場面で、限界が生じます。
今後、このギャップを埋めることが、
研究の重要な課題ですね。
アヤカの言う通り、AIの能力を活用しつつも、
その限界を理解することが大切です。
