第1章 · AIの基本をつかむ

AIを使う前に、
仕組みを知ろう。

自動で答える仕組みにも、人がルールを決める方法と、例から学ぶ方法があります。この章ではAIの意味と学習の考え方を、身近な場面から理解します。

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読み方

漫画でつかむ

AIの予定では、間に合うはずだった

この話で学ぶこと:AIが作った予定は、行く場所の公式案内と予約票を比べて確かめる。

会話を文章で読む
  1. 場面:11時、駅に着いたハルがスマホのAIの旅程を読み、隣のミオもスマホを確認する。

    ハル「AIの予定では、11時10分に美術館に着く。予約に間に合うね。」
  2. 場面:足元のビットが二人に、受付の期限と移動の時間を確かめるよう問いかける。

    ビット「受付は何時まで? 移動の時間も確かめよう。」
  3. 場面:ミオが予約票の受付11時15分と、美術館の公式案内の徒歩30分を読み比べる。

    ミオ「予約票は11時15分まで。公式案内は、駅から徒歩30分だよ。」
  4. 場面:ハルが11時から30分歩くと11時30分になると気づく。手元のAIの案は10分移動・11時10分着のまま。

    ハル「11時に歩き始めたら、着くのは11時30分。受付に間に合わない!」
  5. 場面:ミオが美術館の連絡先を開き、徒歩では受付に間に合わないと伝えて相談しようとする。

    ミオ「徒歩では受付に間に合わないね。美術館へ連絡して相談しよう。」
  6. 場面:ビットが目を開き、落ち着いた表情で二人へ、美術館に到着見込みを伝えて相談することを勧める。

    ビット「11時半ごろの到着になりそうだと伝えて、遅れても入れるか聞いてみよう。」

AIの予定は、公式案内と予約票で確かめる

ハルとミオは、AIに作ってもらった美術館への予定を見ています。この話で学ぶのは、AIが書いた時刻を信じて動く前に、公式案内と予約票で確かめることです。

架空の旅行:AIの予定と、確認した条件
確認するもの書かれていること
AIが作った予定11時に駅へ着き、10分で移動して11時10分に美術館へ着く。
美術館の公式アクセス案内この駅から美術館までは、徒歩で30分。
予約票予約した見学ツアーの受付は、11時15分まで。

11時に歩き始めるなら、11時00分+30分=11時30分。受付の11時15分より15分遅れます。つまり、この徒歩の予定では、予約の受付に間に合いません。美術館へ連絡して相談する必要があります。別の交通手段を使えるか、予約を変更できるかは、この漫画では確認していません。

AIの案に「11時10分」と書かれていても、それだけで実際に10分で着けるとはいえません。同じ駅・美術館・移動手段の案内を読み、予約票の締切と比べて判断します。AIが10分と書いた理由や内部の仕組みは、この例だけでは分かりません。

次の教材では、問い合わせの自動返信を使って、入力した文に対し、コンピューターがどの条件や方法で結果を出すのかを具体的に見ていきます。

この章で見分けたいこと

  • 規則とデータからの学習の違い
  • AI・機械学習・深層学習の関係
  • 学習に与える情報と、予測・行動の目的
  • 学習した例と、初めての入力での確認

順番に学ぶ

5教材・19節・確認問題44問(任意4問を含む)。ニューラルネットワークと学習の考え方を押さえてから、画像や時系列を扱うモデルへ進みます。

01 · 2節を読めます

規則で決めるAIと、データから学ぶAI

旅行先のカフェで、翌日の強い雨の予報を見たハルとミオは、屋外ツアーを取り消すことにしました。ところが、自動案内へ「予約を取り消したい」と送ると、新しい予約の申込みを勧められます。なぜ目的と違う案内になったのでしょう。入力と規則を比べたあと、別の場面で、問い合わせの例から分類の方法を学ぶ仕組みを見ていきます。

この教材を読む →
02 · 4節を読めます

何を教えるとAIは学べるのか

旅行写真を場所ごとに分けたいときと、次の旅行の費用を知りたいときでは、AIに求める答えが違います。正解付きの例、正解のない記録、行動の結果。学習に渡せる情報を整理すると、方法の違いが見えてきます。

この教材を読む →
03 · 4節を読めます

学習した例で当たるだけでよいか

旅行写真で学習したモデルが、別の日の写真でも役立つかを確かめたい。入力が答えへ変わる仕組み、学習で調整する部分、初めての例での評価を順に見ると、「練習では当たった」の先に確かめることが分かります。

この教材を読む →
04 · 6節を読めます

画像や時間の並びを扱うモデルはどう違う

橋に似たトンネルの写真と、逆向きの街歩き案内。写真の形を扱うCNN、順番を扱うRNNを、入力と計算の違いから学びます。長い並びへの工夫、VAE、GAN、識別と生成の用途比較まで6節を読めます。

GA104の6節を学ぶ →
05 · 3節を読めます

AIの歩みを、できたことと残る課題でたどる

AIの歴史は、新しい名前を年号順に覚えるだけではつながりません。何を手掛かりに問題を解いたか、何が難しかったか、次に何が変わったかで整理します。研究の提案、確認された成果、将来への予測も分けて読みます。

AIの歩みを3節で確かめる →

第2章へ進む

GA104:CNN・RNNからVAE・GANまで6節を読めます。

GA105:探索・知識・学習・生成の歩みと、将来予測の読み方を3節6問で確かめられます。

AIが学ぶ仕組みを確認したら、第2章で文章や画像を生成する仕組みへ進みます。

最初の一歩は、分け方の違いから。

人が返信のルールを決める方法と、問い合わせの例から分類を学ぶ方法を比べます。

規則と学習を比べる →