AI関連で最初に耳にする技術用語に
「ディープ・ラーニング」がある。
深層学習とか機械学習とかも言われる。
なんだか繰り返し学習することのような
印象があるがディープ・ラーニングとは
物事の定義をAIに教えるのではなく
物事の定義をAI自身に考えさせるという手法である。

■ 犬の定義

　
　
良く言う例のひとつに「犬とは何か?」という問いがある。
犬はとがった耳があって四つ足で歩いてしっぽがあり
髭を生やしている動物であると定義すると
それでは猫とどう違うのかということになる。
私たちは成長の過程で犬とはこういう動物であると
親から定義で教えられたのではなく
せいぜい「あれは犬よ」と言われた程度である
凝り返し見てきた経験則によって学習してきたはずである。

■ AIも同じ

　
　
AIも同じように繰り返し学習の経過から犬を認識できるように
なった。
これがディープ・ラーニングでありAIの開発者はAIに
ディープ・ラーニングできるような資質を与えたでけに
過ぎない。
定義を教えるのではなく学習方法をAIで独習させるのを
ディープ・ラーニングという。
これがディープ・ラーニングである。

■ ディープ・ラーニングの歴史

最初に発表されたIBM WatsonはAIではなく
コグニティブだと公示されていたが約23回以上
教えないと学習できないという程度であり
ユーザーに普及することはなかった。
時を経て2022年11月のChatGPTが発表されて
日本語を流暢に理解するAIとして脚光を浴びた。
しかしこのときはまだRPGソースを完全に生成する力は
なかった。

■ 現在のAIは

　
　
現在のAIは基本的なディープ・ラーニングはすべて
済ませているAIが公開されている。
ただしインターネットに公開されている情報は
どのAIもすべて図句集済みかそうでないものも
短時間で検索できるようになっている。

■ ディープ・ラーニングから生成AIへ

　
　
現在のAIが脚光を浴びているのは生成AIが登場したからである。
ディープ・ラーニングを経て今度は新しいデジタル・コンテンツを
生成できるまでになった。
ほとんどのAIはRPGソースも生成できるようになった。
ただしひとつだけ生成できないAIモデルも実は存在している。
これは読者があまりにも驚くことになるので公表は控える。
しかし有名どころくAIモデルはすべてRPGソースを生成可能であるので
安心して欲しい。

…. 生成AIからAIは次はどの段階に進化すれば良いのだろう?
次回はそれを解説する。