人工知能（AI）の基礎には、ニューラルネットワークと機械学習という2つの重要な技術があります。これらの技術は、データからパターンを学習し、それを基に予測や判断を行うことができるこの記事では、ラルニューネットワークと機械学習の仕組み、ディープラーニングの応用、これらの技術の歴史と違い、さらに今後の展望について詳しく解説していきます。
１章 ニューラルネットワークとは?
ニューラルネットワーク（Neural Network）は、人間の脳の神経細胞であるニューロンを模倣した数理モデルです。基本的には「入力層」、「中間層（隠れ層）」、「出力層」という3つの層から構成され、データが一つのニューロンから次のニューロンに伝達される仕組みです。接続の重要性を示し、偏見はニューロンの出力を最適化する役割を持ちます。この一連のプロセスによって、ニューラルネットワークはデータから学び、複雑なパターンやルールを認識できるようになります。
ニューラルネットワークには様々な種類があり、それぞれが特定のタスクに適しています。
ディープニューラルネットワーク（DNN） : 多層構造を持つモデルで、複雑なデータを処理し、より高精度な予測を行います。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN） : 画像の特徴を自動的に抽出することに特化しています。
再帰還型ニューラルネットワーク（RNN） : 時系列データや自然言語処理に適したモデルで、過去の情報を保持しながら処理を進めることができます。
機械学習とは?
機械学習（Machine Learning）は、データから自動的に学習し、予測や分類を行う技術です。機械学習には、大きく分けて「教師あり学習」と「教師なし学習」の2つのアプローチがあります。
教師ラベルあり学習: データに「正解」が付いています、その正解に基づいてモデルが学習します。例えば、犬や猫の画像に「犬」「猫」のようなラベルが付いているデータセットを使ってモデルを訓練し、新しい画像を入力すると「犬」や「猫」と予測することができます。 教師あり学習は、正しく基づいて学習するため、高い精度を誇りますが、未知のデータに対する柔軟性が欠ける場合もあります。
教師なし学習: ラベルのないデータを用いて、データ自体のパターンや構造を見つける方法です。 いわば、大量の画像データを分類し、似た特徴を持つものを自動的にグループ化することが可能です教師なしの学習は、新たな知見の発見に役立ちますが、モデルの精度を高めるためには大量のデータが必要です。
ディープラーニングとその応用
ディープラーニング（Deep Learning）は、特に多層構造を持つニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）を使用します。ディープラーニングの特徴は、データから特徴を自動的に抽出できることで、手動画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くの分野でディープラーニングは飛躍的な進歩を遂げています。
画像: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が多用されており、医療診断や自動運転車のセンサー画像認識処理などに応用されています。
音声認識: ディープラーニングを利用した音声アシスタント（SiriやAlexaなど）が、話者の音声を認識し、適切な応答を行います。
自然言語処理: 自然言語の理解と生成が進化しており、チャットボットや文章生成ツール（例、ChatGPT）で使用されています。
ディープラーニングは、従来の機械学習よりも高い処理が可能であり、データ量が増えるほど精度が向上する特性を持っています。
AIトレーニングとその限界
AIモデルを訓練するには、大量のデータと計算リソースが必要です。ニューラルネットワークやディープラーニングのモデルは、データセットパターンを学習し、学習が進むにつれて精度が向上します。学習が進みすぎると、過学習（特定のデータに過剰にフィットしすぎること）や偏見が問題になる場合があります。
また、AIモデルには限界もあります。同様に、AIはまだ完全に自律的な意思決定ができるわけではなく、特に倫理的なことが求められる状況では、人間の介入が必要です。予測や分類を行う際、モデルの学習に使われたデータに偏りがあると、結果も偏ったものになる可能性があります。
実際に、宇宙飛行士というプロンプトで画像検索をすると男性の画像が多く出るといったことは、学習データの偏りから生まれていると言われています。
2章 AIの文章生成のプロセス
LLMでの自然な会話文をAIがどのように作っているのか気になったことはありませんか？AIが文章を生成するプロセスは、いくつかのステップに分けられます。
事前学習（Pre-training）
まず、モデルは大規模なテキストデータを使って事前学習を行います。この段階では、数億から数千億単語のデータセットを使用しています。モデルが言語を学習する際の目的は、与えられた命令に基づいて次に来る単語やフレーズを予測することです。 「〜〜を飲んだ」という文章が与えられた場合、モデルはその文脈から「コーヒー」や「お茶」などの単語が続く確率が高いと予測します。このようにして、言語のパターンを学んでいきます。
微調整（Fine-tuning）
事前学習が完了した後、次のステップは微調整です。このステップでは、特定のタスクや目的に応じてモデルをさらに訓練します。たとえば、ビジネス文章の生成や医療レポートの作成といった特定の用途に合わせて、より専門的なデータを使ってモデルを再トレーニングすることが行われます。このプロセスにより、モデルは与えられた目的に対してより本質的な文章を生成する能力持つようになります。トークナイゼーション（Tokenization）テキスト
データは、そのままではAIが理解しにくいため、「トークン」と呼ばれる単位に分割されます。このプロセスにおいて、AIはテキストを数値データとして扱えるようになります。 例えば、「私はコーヒーを飲んでいる」という文章は、「私」「は」「コーヒー」「を」「飲んだ」といった形に分割され、それぞれの単語に対応する数値データが生成されます。次の単語の予測現場
数値化されたデータをもとに、AIは次に来る単語を予測します。この際、確率分布に基づいて選択が行われます。単語が次に来る確率が計算され、その中で最も適した単語が選ばれます。 例えば、「朝ごはんには○○を食べた」という文章で、モデルは「パン」や「ご飯」などの選択肢の中から、最も適した単語を選びます。この確率分布の計算には、数式や統計的なアルゴリズムが使用されます。
AIが生成する文章は高度ですが、全てが正確であるわけではないのが現状です。AIは用意されたデータから学習しているため、特定の専門領域で誤りが発生することは十分にあり得るのです。全く関係のない文章が生成される場合もあり、AIが生成した文章をそのまま使用する際には、必ず内容のチェックや編集が必要です。
3章 まとめ
ニューラルネットワークと機械学習は、AI技術の中核を担う重要な要素です。これらの技術は、データから学習し、複雑なタスクを自動的に処理することができるため、今後ますます多くの分野で応用できますディープラーニングをはじめとする技術の進歩により、AIは日常生活やビジネスにおいてますます重要な役割と考えられます。
しかし、AI技術の発展には限界やリスクも伴います。AIが社会に正しく貢献するためには、技術だけでなく、倫理や制度の整備も必要です。 私たちの生活を大きく変える存在であり続けます。
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