規則どおり vs 自分で学ぶ

何があったのかは、すこしあとで話します。まずその機械に会ってみましょう。

下の機械は動物を当てる機械です。質問を出し、答えを聞き、答えを出します。頭の中には 規則が十三こ 入っています。ぜんぶ人が書いてあたえたものです。

機械が当てられなければわたしたちの勝ちで、機械が勝てば規則をひとつ入れることができます。

勝っても終わりません

勝てましたか。それなら規則をひとつ入れたはずです。そしてその動物では もう勝てません。

でも ほかの動物がまだいますね。それで勝てば規則をまたひとつ入れて、するとまた べつの動物がいて。

世界の動物は百万種をこえます。規則を百万こ書けるでしょうか。

書けません。ところが本当の問題は数ではありません。

• 新しいものが出てくるたびに、人がまた書かなければなりません

• 規則がふえると、たがいにくいちがいはじめます

• 書いた人が思いつかなかったことは、機械も知りません

この機械は 書いてあたえられたものよりかしこくなれません。 それが規則でつくった機械の天じょうです。

それでやり方をすっかり変えました

いまのAIは規則を書いてもらいません。

かわりに 写真を何万枚も見ます。 犬の写真、ねこの写真に名ふだを付けて どっさりと。すると機械が「犬とねこを分けるのはこういうところなのか」を自分で見つけ出します。

この材料を データ と呼びます。

さいごの行が変ですね。3部でその話をします。

では 何がAIなのでしょう

まわりには「AI」と付いたものがずいぶんあります。ところが 付いていれば全部AIというわけではありません。

分けるものさしはひとつです。人が規則を書いてあたえたものか、機械が材料を見て見つけ出したものか。

• 自動ドア — 前に立つと開きます。規則一行です。AIではありません

• すいはん器の げんまい ボタン — 決まった時間と温度でたくものです。AIではありません

• 写真アプリが顔ごとにまとめてくれるもの — 顔を何万も見て見つけ出したものです。AIです

• ほかの国のことばに直してくれるもの — AIです

ところで どうやって見つけ出すのでしょう

機械が規則を自分で見つけるなんて、魔法のようですね。

まったくちがいます。次のチャプターで数をひとつ自分で回してみればわかります。