諸行無常（しょぎょうむじょう）
→ 世の中に永遠に変わらないものはなく生滅をくり返し、人生もはかなく虚しいものであるということ。
2023年6月現在、まさに諸行無常の世の中だといえる。
AIという言葉を聞かない日がなくなっていて、もちろん私もAIと向き合っている日々を過ごしている。
ただ、情報があまりにも多く、1つ1つを丁寧に追いかけていてはいくら時間があっても足りない。
ということで、定期的にAIについてのアウトプットをしておこうと思う。
AIってなぁに？
まずは、そもそもAIとはなんぞやということで、その根本を改めて確認しておこう。
人工知能と呼ばれるように、コンピュータが人間のように考えたり、学んだり、問題を解決したりするように設計された技術のことを指す。
AIはゲームをプレーしたり、音楽を作ったり、絵を描いたり、話を作ったりすることができる。
例えば、あなたが話をすることや書いたことを読んだりするのが好きなら、会話AIというものがある。
それは人間が話す言葉を理解し、それに応答してくれる。
また、絵を描くのが好きなら、AIはそれも手伝ってくれる。
あなたが描きたいものを考えて伝えれば、それをデジタルの絵にすることができるのである。
つまり、AIは人間がするような作業を自動的に行うことができる。
例えば、コンピュータが対戦相手が登場するキャラクターがいるゲームをしている場面を思い浮かべてもらいたい。
対戦相手のキャラクターが自分で動いたり、攻撃したり、防御したりするのは、AIがコントロールしているから可能になっている。
AIはゲームの中で何が起こっているかを理解し、最善の行動を選んでいるというわけだ。
また、AIは画像を認識することもできる。
スマートフォンのカメラアプリで、顔認識機能があるのはもはや誰でも知っているというか使っているだろう。
これもAIが起動していて、何千、何万もの画像を見て、人の顔がどのように見えるかを学習しているのである。
それから、iPhoneに搭載されているSiriやAmazon Echoに搭載されていてAlexa（アレクサ）の声で起動する、音声アシスタントの存在を知っている人も増えたはずだ。
この音声アシスタントもAIを使って質問に答えたり、音楽を流したり、電話をかけたりするわけだ。
こういった例からわかるように、AIは人間が普通に行うような多くの作業を模倣し、自動化し、ときには改善に繋がることもある。
そんなAI = 人工知能が、2023年6月現在、テクノロジー業界の話題の中心にいる。
そして、その流れはしばらく変わりそうにないというか、人とAIの共存に向けての世界を見据えなければいけない。
AIに興味があろうがなかろうが、人とAIが共存する世界は確実に訪れる。
というか、すでに共存しているといっていい。
AIの基礎
AIも人と同じように学習して成長する。
ただ、注意が必要なのが、人とは違う方法で学習するということだ。
人は学校や塾で先生から教えてもらったり、自分自身で経験したり調べたりして学んでいくが、AIは大量のデータ、つまり情報を使って学習する。
そのため、AIはたくさんの情報を速く正確に処理できるため、人が行う必要がない仕事というよりも作業を助けてくれるところが注目されている。
とはいえ、2023年6月現在、AIができることは限られている。
AIは特定のこと、例えば、話す、絵を描くなどを教えられたことしかできないのが現状だ。
そんな状況を把握するために、AIには3段階あることを知っておくといいだろう。
弱いAI（Narrow AI）
弱いAIは特定のタスクを実行するために設計されたAIで、そのタスクについては人間と同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮する。
ただし、その範囲外のタスクには対応できない。
例えば、音声認識AI、チェスのAIなどがこれに当たる。
強いAI（General AI）
強いAIは人間と同等の知性を持ち、あらゆる知的タスクに対応できる理論上のAIだ。
学習、理解、感情、自己意識など、人間が持つ全ての知的能力を備えている。
ただし、強いAIはまだ科学者たちの探求の対象であり、2023年6月時点では実現していない。
超人工知能（Super AI）
超人工知能は人間をはるかに超えた知性を持つAIを指す。
その知能は人間が理解できる範囲を超えるため、その動作や結果を予測することは困難だという、滑稽だが概念すら曖昧なものだ。
ということで、2023年6月現在のところ、超人工知能は主に科学者や哲学者の間で議論される概念であり、実際の技術とはまだ離れている。
AIを難しく感じてしまう理由
上述しただけで、AIって難しいと思ってしまう人もいるだろう。
確かにそのとおりで、その理由を解説すると、AIという概念事態が超絶ザックリしているからだ。
AIを学ぼうとしたら、そこにGenerative AI = 生成AIとか、LLM（Large Language Model）といったワードがついてくる。
この時点で混乱して、もういいやとなってしまうのだ。
ただ、そうならないために私は一言でその原因を解決できる。
多くの人がAIに対して混乱してしまうのは、AIが1つではないからだと覚えておくといいだろう。
AIとは、様々なジャンルのAI技術が組み合わさっているものだと理解すればいい。
その中に、Generative AI = 生成AIとか、LLM（Large Language Model）があるというわけだ。
つまり、2023年現在、日々耳にしているAIは、AI技術の一部分という見方もできるのである。
Generative AI = 生成AIってなぁに？
ということで、このあたりは押さえておいた方がいいというワードをシレッと2つほど紹介したわけだが、まずはその1つである、Generative AI = 生成AIについて覚えておこう。
Generative AI = 生成AIは、まるで魔法の絵筆やペンのようなものだと思えばいい。
あなたも一度は絵を描いたことがあるだろう。
紙になにかを描くと、当然そこに新しい絵が生まれる。
そして、あなたが描くものはなんでもいい。
太陽、木、動物、家、自分自身などなど、これらは全て「生成」されたもの、つまりあなたが作り出したものだといえる。
生成AIも同じように「新しい」ものを作り出すことができる。
ただし、生成AIが作り出すのは絵だけではない。
文章、音楽、画像、さらには動画までもを作り出すことができる。
例えば、あなたが「宇宙を旅する猫の話が読みたい」と言ったとしよう。
生成AIはその要望に応じて、全く新しい物語を作り出すのである。
「ある日、銀河を跳ねる小さな星々の間を、一匹の猫が飛び回っていました…」というような物語が始まるわけだ。
また、音楽についても同様だ。
あなたが「楽しくて元気が出る音楽が聴きたい」と言えば、生成AIはあなたの要望に合った新しいメロディーを作り出す。
そして、生成AIが新しいものを作り出すためには、大量のデータを学ぶ必要があある。
それは本を読むことや音楽を聴くことなど、人間が新しいことを学ぶのと同じようなものだと思えばいい。
でも、生成AIはあなたが持っている感情や感覚を持つわけではないという点には留意したい。
たくさんのデータを学び、それに基づいて新しいものを作り出すツールだという割り切りが必要だ。
それがどのように日常に落とし込まれていくようになるか、今まさに多くの人たちが模索しているといったのが現状だ。
だからこそ、様々な生成AIのサービスが日々生まれているのである。
いずれにせよ、生成AIが私たちが思い描くものを形にするための強力なツールとなることは間違いないだろう。
LLM（Large Language Model）ってなぁに？
それでは、せっかくなのでもう1つのワードも覚えておこう。
それが、LLM（Large Language Model）なのだが、これは大規模言語モデルと呼ばれるのだが、その日本語がわかりにくい。
まずは、言語モデルとギュッと集約してインプットしよう。
そして、言語モデルは、人間が話す言葉をコンピュータが理解できるようにするための特別なツールだ。
私たちが日常生活で使う言葉や文のパターンを学んで、新しい文を作ったり、文の次になにが来るかを予測したりするイメージだ。
例えば、言語モデルは「空は青くて、草は…」という文を見て、「緑」という単語が次に来ることを予測できる。
なぜなら、それが私たちが普通に使う表現だからだ。
つまり、「草はピンク」と言ったら、それはあまり普通ではないので、言語モデルはそれを予測しないということになる。
言語モデルは、たくさんの本や文章を読むことで、言葉のパターンを学ぶというわけだ。
私たちが学校で勉強したり自分自身で調べて、新しい言葉や文法を覚えるのと同じだと思えばいい。
決定的な違いは、言語モデルは人間よりもはるかにたくさんの本を読むことができるということだ。
圧倒的なインプットにより、言語モデルはあなたが質問に答えたり、物語を作ったり、あなたが書きたい文章を完成させるのを手伝ってくれるようになる。
例えば、「ある日、森の中で…」と書き始めると、言語モデルは「ある日、森の中で、小さなウサギが冒険を始めました」と完成させてくれるようになるわけだ。
言語モデルも、Generative AI = 生成AIと同様に魔法のような存在で、あなたの言葉を理解し、あなたと会話をすることができる。
でも、覚えておくべきなのは、言語モデルは本当に「学んだ」ことだけを使って答えを出すということだ。
だから、100%正確ではではない。
とはいえ、私たちの生活を助けてくれる非常に便利なツールになることは間違いない。
まとめ
AIが複雑になってしまう理由は、AIは1つではなく様々な特定のカテゴリに強いAIがたくさんあるからだと述べた。
複数のAI = AI技術を組み合わせることで成り立っている、2023年6月時点のAIが大きく変わることを人類は目論んでいることを最期に書いておこう。
それが、汎用人工知能 = AGI（Artificial General Intelligence）だ。
汎用とは、なにかが広範な用途または状況に使われることを意味する。
一般的には、特定の目的に特化していないという意味合いが強く、汎用性があるという表現を一度は耳にしたことがあるだろう。
つまり、汎用人工知能 = AGI（Artificial General Intelligence）は、人間が自転車に乗ることも、絵を描くことも、数学の問題を解くこともできる。
わかりやすく解説すると、2023年6月現在は、自転車にのるAI、絵を描くAI、数学の問題を解くAIといった具合いにAIは分断されている。
それが、汎用人工知能 = AGI（Artificial General Intelligence）によって、多くの異なるタスクをこなすことができるとされている、夢のようなAIが誕生するというわけだ。
つまり、AGIは1つの特定の仕事だけではなく、多くの仕事を学習し、それらをこなすことができる。
混乱しないように今一度、わかりやすく解説しよう。
例えば、現在のAIの中には、囲碁を指すAIや車を運転するAI、病気を診断するAIなど、それぞれが特定の仕事に特化したAIがある。
それぞれのAIは自分の仕事にはすごく優れているが、他のAIの仕事はできない。
囲碁を指すAIに車を運転させたり、病気を診断させたりすることはできないのが現状だ。
ところが、汎用人工知能 = AGI（Artificial General Intelligence）は違う。
AGIが実現したら、そのAIは囲碁を指すことも、車を運転することも、病気を診断することもできるようになるというわけだ。
それだけでなく、AGIは新しい問題に直面したときに、自分で学習してその問題を解決する方法を見つけ出すことができる、まさにスーパーエリートなのである。
というか、人間と同じことができるのは当たり前、それ以上のことができるようになる。
それがどんな世界を創っていくのかは、2023年6月現在では、SFの世界だとしか言えないといったところだろうか。
だからこそ、AIについては臆することなく、少しでも寄り添う姿勢が重要になるというわけだ。
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