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「人間との対話」と「生成AIとの対話」は何が違うのか? ( その4)。
「人間との対話」と「生成AIとの対話」は何が違うのか? ポイントは以下の3つです
①アブダクション推論 ②記号接地問題 ③論理性と物語性
前回まで、3回にわたって「①アブダクション推論」 についてお話ししました。
今回から、「②記号接地問題」を取り上げます。
簡単に言うと、「AIは身体をもたない」ということです。
ここで、AIについて簡単におさらいしておきましょう。
AIには様々な種類がありますが、「ChatGPT」 などの言語を扱うAIの中核に
大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)があります。
これは、書籍、ウェブページ、ニュース記事など、 あらゆる種類のテキストデータを
大量に読み込んで、単語や文の使われ方を学習し、 次に来る単語を予測する仕組みです。
おもしろいですよね。
AIって「次に来る単語を予測する仕組み」なんです。
たとえば、
雨が「・・・」 => 「降った」でしょうかね。
雨は「・・・」 =>「止んだ」かな?
雨が降ってきたので、ビニール傘を買おうと「・・・・・」 => 「コンビニに」かな?
こんなふうに、次にくる言葉を予測していきます。
この時に使われているのが、「論理」と「確率」です。
次にくる単語を予測できるので、英語・日本語などだけでなく、 プログラムも書けます。
プログラムが書けるということは、物も動かせるし、 絵も描けます。
だから、AIは何でもできるように見えるわけです。
こうした仕組み自体は、 西暦2000年頃には既に確立していたそうです。
その後、コンピュータやネットワークの充実、 プロンプトと呼ばれる指示ノウハウが積み重なり、
2020年頃から急速に実用性が高まってきました。
一方で、人間は一般に「論理」と「確率」が苦手です。
ここで詳しく述べませんが、「必要条件と十分条件、 相関関係と因果関係、演繹と帰納、
順列と組み合わせ、とか得意で大好きです」みたいな人、 あまりいませんよね(^^)。
なので、「AIは人間が不得意なところを補ってくれる」と考える とよいと思います。
その上で、「AIは言語の世界でしか考えていないのだ」というこ とも踏まえておきましょう。
AIは「リンゴ」について説明できますが、 手に取ったことも食べたこともありません(笑)。
身体をもたないので、言葉の上でしか理解できず、 実感することができない。
実感することができないということは、現実世界とつなげられない ということです。
すなわち、「接地」しない。 言葉を次から次へと言い換えているだけ。
言ってみれば、言語(記号) の世界をフワフワ漂っているような状態なのです。
これが「記号接地問題」です。言葉は難しいけど、 わかりやすいでしょ(^^)。
あらためて、AIは論理と確率で言葉をつないでいきます。
では、どこをつなぐかというと、「前提条件」と「望ましい状態」 をつなぎます。
ちょっと割り切った表現をしますが、「経路検索」みたいなものだ と考えてください。
「現在地」と「目的地」を入れると、 一瞬で経路が出てきますよね。
しかも、時間順、料金順、乗換回数順など、 様々なルートが出てきます。
AIを「質問したら答えてくれるものだ」と思っている人が多いで すが、
それだと十分に使いこなせません。
前提条件を詳しく入れて、望ましい状態を明確に指示すると、 論理と確率でつないでくれる。
これが理解できると、AIは良き相棒になります。
「ん? 前提条件(現状認識)と望ましい状態って、 対話力強化講座であったような気が…」
2023年以降、 対話力強化講座を学んだ方は思い出すと思います。
はい。AIの進化も踏まえて、 2023年の改訂から取り入れています。
なお、 本来は経路検索と大規模言語モデルは成り立ちが異なります。
ただ、「経路検索みたいなもの」 と理解すると後々の説明がわかりやすいんです。
どうぞご容赦ください。
次回も、AIについて、もう少し触れてみます。
その上で、人間と比較していきます。
身体をもつ人間が五感をつかって理解・実感することの「豊かさ」 。
これは本当に素晴らしくて、AIでは簡単に実現できない。
次回配信も、やはり未定です(苦笑)。
ゆる~く書いていきますので、引き続きお付き合いください <(_ _)> 。
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