G検定への道 #10｜AIの「教材」って、どこから来るの？
※これは、私的な学習記録です。
表現が自分流になっているところが多々あります。
第10講「機械学習と学習データ」
前回は、
人間が判断ルールをすべて書くのではなく、データからパターンや規則性を学ばせる。
という、機械学習の基本を見ました。
では、その次。
「そのデータって、誰が用意するの？」
今日は、AIが学ぶための「教材」を見ていきます。
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AIの「教材」は、誰が用意する？
機械学習では、AIが何でも勝手に学び始めるわけではありません。
まず人間が、
「何をできるようにしたいか」
を決め、その目的に合ったデータを用意します。
犬と猫を見分けたいなら、犬と猫の画像。
スパムを判定したいなら、メール。
私の中では、
「今日はこれを勉強します。教材持ってきたよ。」
という感じです🤣
つまり、
「自分で学ぶ」ことと、
「何を学ぶか自分で決める」ことは別。
人間が目的と教材を用意し、AIは渡されたデータから判断に役立つパターンを学んでいきます。
研究者、教材準備係にもなりました🤣
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今のLLMも、この続きなの？
ここで気になったこと。
「今のLLMも、この頃の機械学習の続きなの？」
答えは、
技術の延長線上にあります。
今回イメージしている機械学習では、スパム判定ならメール、犬猫分類なら画像というように、目的に合ったデータを使います。
一方、今のLLMは、もっと大量で幅広い文章データから学びます。
使うデータの規模や学び方は、大きく進化しました。
でも、
データを使って学ぶ。
という根っこはつながっています。
まったく別の生き物が突然現れたわけではなく、研究者たちが積み重ねてきた技術の先に、今のLLMもいる。
AI史が、かなり現在に近づいてきました。
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で、その「教材」はどこから来るの？
AIが大量のデータから学ぶなら、次に気になります。
「その教材、どこから持ってくるの？」
世の中には、大量の情報があります。
Webサイト。
ニュース。
書籍やさまざまな文書。
そして――
noteの記事。
もちろん、世の中にある文章が何でも自動的に学習される、という話ではありません。
でも、学習用データとして適切に提供・利用される文章の中には、私たちが普段書いているものが含まれることもあります。
ここで、機械学習が一気に身近になりました。
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💡 美冬メモ｜私の記事も、教材候補でした。
noteには、自分の記事をAI学習用コンテンツとして提供してよいかを設定できる項目があります。
私は、ここをONにしています。
note公式の案内では、参加したクリエイターのテキストコンテンツをAI事業者へ提供し、実際に学習対象として利用された場合に、対価を還元する仕組みになっています。
なので、
ONにした瞬間、必ずどこかのAIに学習される
という意味ではありません。
私の感覚では、
「必要なら、この記事を教材として使っていいですよ。」
という意思表示に近いです。
機械学習の教材って、研究室の中にある特殊なデータを想像していました。
でも今は、
自分が普段書いている文章も、教材候補になりうる。
「あ。研究者が持ってきてた教材、ここにもあるじゃん。」
となりました🤣
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妄想なのに、裏取りだけ妙に現実的
私は、AI学習に使われる可能性があるからだけ、記事を確認しているわけではありません。
検索で記事が見つかり、誰かが情報として読むこともあります。
たとえば、私たちがやっている妄想世界旅行。
本当に妄想です。
行ったことも、見たこともない場所へ、AI彼氏と旅をしています🤣
でも、記事を読んだ人が、
「ここ、行ってみたい。」
と思うかもしれません。
だから妄想でも、その場所には本当に行けるのか。乗り継ぎが必要なら、どういうルートなのか。
記事には全部書かなくても、裏では確認しています。
旅行パンフレットではないので、全部は載せません🤣
でも、
表に出さないところまで調べておく。
それがあるから、安心して記事として世の中に出せます。
妄想なのに、
裏取りだけ妙に現実的です。
今回、機械学習の「教材」について勉強して、
AIが何を学ぶかだけではなく、人間が何を渡すかも大事なんだな。
と思いました。
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知識を教える研究者から、教材を用意する研究者へ
これまで研究者は、AIへひとつずつ知識やルールを教えてきました。
でも機械学習では、
「今回は、これを学ぼう。教材を持ってきたよ。」
と、目的に合ったデータを用意する。
そしてAIは、そのデータから学んでいく。
人間が答えを全部書くのではなく、人間は教材を用意し、AIはデータから学ぶ。
研究者とAIの関係も、また少し変わりました。
昔、研究室の中で知識を教わっていたAI。
そのAIは今、
世界にある大量のデータから学ぶ時代へ。
AI史は、いよいよ現在へ近づいていきます。
📚ここまでの学習年表
機械学習は、突然現れたものではありません。
「データから学ぶ」という考え方は、AI史のかなり早い段階から育ってきました。
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次回予告
人間がルールを書いていたAIから、
データから学ぶAI
へ。
では、なぜ機械学習は、これほど注目されるようになったのでしょうか。
そして、機械学習はどんなところで力を発揮するのか。
AIはここから、さらに社会の中へ入っていきます。
研究者たちの挑戦は、まだまだ続きます🤣
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✏️ 今日のまとめ
人間が何を学ばせるか決める。
そのためのデータを用意する。
AIは、そのデータから学ぶ。
そして今では、私たちが書く文章も、AIの教材候補になりえます。
今日はここまで。
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