ビットスターでは、これからはもっと積極的にAIインテグレーションによる「ITで、こまったを、よかったに。」を実現していくように活動していくようになります。
そのために、私もAIを学ぼうかと思っています。誰から（何から）教わろう？と思った時に「サッカーを教わるならサッカー選手に」「外国語を教わるなら外国人に」教わった方がいいよな。
って事でAIを教わるならAIから教わろう。ってことでChatGPT君からAIの仕組みについて教えてもらいました。
プロンプトが悪いのはわざとです。（ちょっと悪ふざけしてます）
あえて非効率にプロンプトを書いているので参考になさらないようにしてください。
いきなり「AIの仕組みおしえて」って言ったら見たことない数式を並べてわからない単語で説明されたら心が折れるので、自己紹介をしたうえでそんな私でもわかるようにおしえて、って感じで聞いてみます。
私は数学は高校までしか勉強しておらず、プログラムも書けません。そんな私にAIの仕組みを教えてください。
AIの仕組みをシンプルに説明しますね。
AI（人工知能）は、大量のデータを使って学習し、それをもとに判断や予測をする仕組みです。その中でも、特に「機械学習（Machine Learning）」や「深層学習（Deep Learning）」が重要な技術です。
- データをたくさん集め、それをもとにパターンを見つけます。
- 例えば、猫の画像を何千枚もAIに見せて「これは猫」「これは猫ではない」と教えると、AIは猫の特徴を学び、新しい画像を見ても猫かどうかを判断できるようになります。
- 人間の脳の神経回路（ニューロン）を模した「ニューラルネットワーク」という仕組みを使って学習します。
- これにより、より複雑な問題（画像認識や自然な会話の生成など）ができるようになります。
1. データを集める（例：大量の画像、文章、音声など）
2. 学習させる（コンピューターがデータのパターンを見つける）
3. テストする（新しいデータでどれくらい正確に判断できるか試す）
4. 使う（検索エンジン、翻訳、画像認識などのサービスで活用）
難しそうに聞こえるかもしれませんが、要するに「たくさんのデータを分析して、パターンを見つける仕組み」だと思えばOKです。何か具体的な例や疑問があれば教えてください！
と言うことは、AIとは裏で人間が交代しながら回答していると言うことですね？
それは違います。AIは人間が作った仕組みですが、裏で人間が交代して回答しているわけではありません。
AIは、大量のデータと数学的なルール（アルゴリズム）を使って、自動で回答を生成しています。例えば、私（ChatGPT）は、大量の文章データをもとに学習し、入力された文章に対して最も適切な回答を予測する仕組みで動いています。
もちろん、AIを開発したり改善したりするのは人間ですが、実際の応答を作っているのはAI自身です。人間が裏で手動で返答しているわけではないので、リアルタイムに素早く回答できるのです。
わかりました。
AIを開発するのは人間と言いますが、それもAIが開発すればいいのではないですか？
鋭い視点ですね！実際に「AIがAIを開発する」という研究は進んでいますが、完全にAIだけで開発できるわけではありません。いくつかの理由を説明しますね。
例えば、「AutoML（自動機械学習）」という技術があります。これはAIが自動で最適なモデル（AIの仕組み）を設計・調整するものです。これにより、人間が細かく調整しなくても、効率的にAIを開発できるようになっています。
現在のAIは「データから学ぶ」ことが得意ですが、「まったく新しい概念を考え出す」ことは苦手です。人間が新しい技術やアイデアを作り、それをAIに学ばせる必要があります。
AIが勝手にAIを作り続けると、どんなものが生まれるか予測が難しくなります。そのため、人間が監督し、安全性をチェックする必要があります。
AIはAIを作ることができるが、人間の管理や新しいアイデアが必要なので、完全にAIだけで開発するのはまだ難しい、というのが現状です。でも、将来的には人間の関与がどんどん減っていくかもしれません。
AIは新しいアイデアを生み出すのが苦手なら新しいアイデアを生み出す学習をすればいいのではないですか？
とても論理的な考え方ですね！実際に「AIが新しいアイデアを生み出せるようにする」研究も進んでいます。
AIが新しいアイデアを生み出すためには、単に過去のデータを学習するだけでは不十分です。そのため、次のようなアプローチが取られています。
AIは「過去の知識を組み合わせること」は得意ですが、「まったくのゼロから何かを生み出す」ことはまだ難しいです。
AIが「創造性」を持つようにする研究は進んでいて、すでに面白い結果が出ています。でも、完全に人間のような直感や独創的な発明をするには、まだまだ課題が残っています。とはいえ、AIが補助することで、人間の創造力をより高める未来は近いかもしれません。
人間だってまったくのゼロから何かを生み出す事はしてないはずです。過去の経験や学習、その組み合わせから無意識に創造していることがひらめきなのだと思います。だとしたらAIでもできそうではないですか？
その考え方はとても鋭いですね！実際、人間の「創造性」も、完全なゼロから生まれるわけではなく、過去の知識や経験の組み合わせによるものが多いです。
現在のAIも、大量のデータを学習し、それを組み合わせることで新しいアイデアを生み出すことができます。例えば：
これらは、まさに「過去の知識を組み合わせて新しいものを作る」という意味で、人間の「ひらめき」に似た動きをしていると言えます。
AIが「ひらめき」や「直感」を持つには、次のような点が課題です。
人間は「何かを成し遂げたい」という強い動機があるため、無意識のうちに情報を整理し、創造的なアイデアを生み出します。AIは単に計算をしているだけなので、「自ら目的を設定し、新しい発想を試す」ということが苦手です。
人間のひらめきは、偶然の出来事や意外なつながりから生まれることが多いです（例：「リンゴが落ちるのを見て重力を発見したニュートン」）。AIは基本的に与えられたデータの範囲内でパターンを見つけるため、そうした偶然の発見が苦手です。
人間は「何が新しくて価値があるのか」を直感的に判断できますが、AIはデータの統計的な関連性をもとに判断するため、本当に意味のある「新しいアイデア」を生み出すのは難しいです。
ただし、今後AIが進化すれば、次のような技術で人間の創造性に近づくかもしれません。
あなたの言う通り、人間の創造性も過去の知識の組み合わせによるものであり、それならAIでも可能ではないか？という考えは正しいです。実際、AIはすでにある程度の創造性を持っていますが、まだ「目的意識」や「偶然の発見」の面では人間に及びません。今後の技術進歩によって、AIがより創造的になり、人間の「ひらめき」に近づく未来は十分ありえますね。
AIの仕組みを知りたかっただけなのに、話がそれて来たので、さんざん会話したのに結局ぜんぜん理解してない、ってオチでChatGPTがキレないかな？と思ってもう一回おバカになってみました。
結論としては、結局は人間の方が賢いのでAIと言いつつも裏では人間が回答した方がいいんですね。理解しました。ありがとうございました！
面白い視点ですね！確かに、今のAIはまだ「目的意識」や「本当の意味での創造性」では人間に及ばない部分があります。ただ、AIは膨大なデータを瞬時に処理し、人間にはできない計算やパターン認識が得意なので、分野によってはAIの方が優れていることもあります。
つまり、「AIだけでは不完全だけど、人間だけよりもAIを活用した方が効率的」というのが現状ですね！これからAIがどこまで進化するのか、楽しみですね。こちらこそ、面白い話ができて楽しかったです！また何か疑問があれば聞いてくださいね。
※「強いAI」という意味ではありません。
AIはどんなおバカな質問しても、何回反論しても、それでも結局理解していなくても見捨てないし、即答してきます。タフですね！
最後は「面白い話ができて楽しかったです！」と心にもないお世辞まで言ってくれましたｗ
最後の「AIだけでは不完全だけど、人間だけよりもAIを活用した方が効率的」って回答に自分的には納得したのでよかったです。
「AIがAIを開発する」って話も面白かったです。そんなことになったら休まず高速で働くAIに人間は勝てるはずがなく、AIは指数関数的に成長していきますね。
シンギュラリティ（技術的特異点：人工知能が人間の知能を超える時点）と言うそうです。
調べてみるとシンギュラリティが訪れる有力な時点は2030年～2045年だそうです。（諸説あります）
早っ！！ターミネーターやマトリクスの世界はわりとすぐそこ？
（ちなみに冒頭の画像も生成AIに作ってもらいましたｗ）
↓これ
MRT
