AIの正体
AIは「穴うめチャンピオン」!
文字でお話しするAIは、どうやって答えを作るのでしょう? 言葉遊びで見てみましょう。AIには、ほかの種類もあります。
1. 空いているところをうめてみよう
ねこは「____」と鳴きます。
どんな鳴き声が入るかな? 声に出してから、答えを開いてみよう。
ぴったりの言葉を見る
「ニャー」がぴったり! わたしたちは、ねこの鳴き声を知っていますね。AIは、たくさんの例から学んだ言葉のきまりを使って、合いそうな言葉を計算します。
2. 言葉を少しずつつなげます
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- ねこは
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- ねこは
- ニャーと
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- ねこは
- ニャーと
- 鳴きます。
- それまでの言葉を見る
- 次のかたまりを選ぶ
- うしろにつなげる
答えができるまでくり返します
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AIは質問と、それまでの言葉をもとに、次の小さな文字のかたまりを選びます。そして、また次を選びます。こうして答えが少しずつ長くなります。
これは、言葉が長くなる様子をわかりやすくした例です。本当は、一つの言葉より短いかたまりを足すこともあります。くり返せば、長いお話も作れます!
3. 人のように話しても、人ではありません
| 人 | 人工知能 | |
|---|---|---|
| 「会えてうれしい!」と言う | はい | はい |
| うれしい・かなしいと感じる | はい | いいえ |
| 答えの作り方 | 考えと経験 | 数の計算 |
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AIは「会えてうれしい!」と答えることがあります。でも、やさしい言葉だけで、人と同じ気持ちがあるとはいえません。AIは、コンピューターが計算して答えを作る道具です。
4. すらすら読めても、まちがうことがあります
ねこはニャーと鳴きます。
- すらすら読める はい
- 本当に正しい はい
ねこはワンワンと鳴きます。
- すらすら読める はい
- 本当に正しい いいえ
まちがう理由は、いろいろあります
- 学んだ例がまちがっていた
- ヒントが足りない
- プログラムに問題が起きた
まちがった答えが出ても、あなたのせいとは限りません。
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こんな答えが出たとします。「ねこはワンワンと鳴きます。」
文としてはつながっていますが、ワンワンは犬の鳴き声ですね! 言葉をうまくつなぐことと、本当のことを答えることは別です。
学んだ例がまちがっていたり、ヒントが足りなかったり、プログラムに問題があったりして、まちがうことがあります。あなたのせいとは限りません。わかりやすく聞いても、まちがうことがあります。
5. あなたの服も知っているかな?
「今日は、わたしのどの上着を着ようかな?」
あなたの服はわかりません
「今日は寒いよ。うすい上着と厚い上着があるよ。どちらが暖かいかな?」
二つの上着をくらべられます
- パスワード
- 家の住所
- 自分の写真
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あなたの服や天気が伝わっていなければ、AIにはわかりません。必要なヒントだけ、少し足してみましょう。写真や家の住所を送る必要はありません。
自分で作ってみよう
AIは穴埋めの王様だと学んだばかりですね。今度はその話で小さなアプリを作ってみましょう。チャットに書くとキャンバスに現れます。これがバイブコーディング。コードは知らなくて大丈夫です。
まだ何も作っていません。説明を書くか、例を押してみましょう。
- 例から始める
ヒント:自分の言葉で書いて大丈夫。AIはふだんの言葉を理解します。
この三つを覚えよう
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AIは、小さな文字のかたまりをつないで答えを作ります。
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大事な答えは、本や自分の計算で確かめたり、先生に聞いたりしましょう。
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必要なヒントを伝えましょう。パスワードや家の住所はひみつです。
今度はあなたの番!
AIが長い答えを、自信たっぷりに書きました。それなら、必ず正しいのかな? 理由を考えてから、説明を開いてみよう。
説明を読む
いいえ! 言葉がうまくつながっていても、中身はまちがうことがあります。算数なら自分で計算しましょう。調べものなら、本を読んだり先生に聞いたりしましょう。
もう少し知りたい人へ
このページは、言語モデルの代表的なしくみを説明しています。「穴うめチャンピオン」はたとえで、すべてのAIが同じしくみではありません。モデルは学習するとき、たくさんの例を使って内部の数を調整します。答えを作るときは、その数とそれまでの文章から、次の文字のかたまりが続く可能性を計算します。このかたまりをトークンと呼びます。いつも一番可能性が高いものだけを選ぶわけではないので、答えが変わることもあります。続きやすい言葉が、必ず本当とは限りません。
出典と参考資料