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Posted by ブクログ
普段からお世話になっているチャッピーことチャットGPTについて、使っているけども実際どういう原理で動いているのか気になり読みました。
内容、大規模言語モデルを図式で表記しされていたり、難しい計算式もなく専門用語も初登場の際には丁寧な説明がありとてもわかりやすい本でした。
なぜ、GAFAが争って開発費をかけている理由もわかりました。
自分で使うものは、ある程度原理を理解して扱わないと、大きなトラブルが起きると思います。
大規模言語では、ハルシネーションを理解しなければチャットGPTを使うことはさけるべきであると思います。
ハルシネーションを理解し、足りないところを補いながら上手にチャットGPTと付き合っていきたいです。
Posted by ブクログ
大規模言語モデル（LLM）について、またいわゆる（人口）知能とは、どのような理屈で動作しているのか？、について、その大まかな歴史、また正確な理論の解説と、わかりやすい（ただ決して万人向けではないが…）、技術的な興味を惹かれる記述を含む形で書かれた、優れた技術書であると思う。
私はかつて、学卒後約8年、いわゆるIT業界に身を置き、またその後業界こそ異なれどITに関わる仕事に長年従事してきた。ただ数年前にセミリタイアのような形でかの業界からは身を引き、ちょうど時を同じくしてChatGPTに代表されるような人工知能（AI）（LLM）が世間の耳目を集める時代になったように思う。そのような「自分の仕事とは関わりのない」「仕事を通じて触れる事のできない」LLMという概念をその基礎から知ることができず、ずっともやもやとした気分でいた。余談だが1995年のいわゆるウィンドウズショック、インターネット元年、その後の一連のIT革命（と勝手に私が呼んでいる）をまさに公私に渡って体験してきた身ではある。
そのようなLLM、について、学ぶ資料、書籍、になかなか出会うことが出来なかった。尤も、いわゆる親切な絵柄や過剰な色彩、それこそ「万人向け」の「ムック本」ならば、いくらでも書店に並んでいるだろう。ただ私は決してそのような形で（AIについて）学びたいとは思わなかった。実際、もしそのような形で触れていれば、下記のような発見はなかっただろう。
私が本書を通じて得た「発見」とは、「AIについてその技術を進化させようとする研究、行為、開発作業、は、人間の脳について、より深くその動作原理を知ろうとすることではないか？」という事である。私が冒頭で、「（人口）知能」とあえてカッコで括った事はそれを意味している。当たり前の事だが、私たちは常に考え、行動し、反省し、よりよく行動しようと、という日常を意識する事なく繰り返しているはずである。それは全く文字通り「無意識」の行動であり、その「命令」は殆ど「脳」がやはり無意識に「発信」していると思う。ではその無意識な行動は具体的にどうやって、どういう理屈で、どういう経験則に従って命令が発せられたのか？、もっとわかりやすい（と私が勝手に考えだした）例を挙げれば、テレビ番組に出てくるお笑い漫才師の演芸、その間合いとセリフが、なぜ我々はまさにその瞬間に面白いと感じるのか？、そこにAI、或いは人間の脳、というものの動作を理解するヒントがあるのではないかと、本書を読むことを通じて、私は発見させられたように思う。すなわち、AIの研究とは人間の脳の研究では無いかと。
最後に、本書の終末あたりの一文をそのまま引用する。まさにこの事がAIと人間の未来を表しているのでは無いかとも思う。
「結局のところ、人は異なる知能をもった存在によって、初めて自分たち自身を理解できるのかもしれない。人工知能が人間の自己理解に貢献していくと考えられる。」
Posted by ブクログ
人工知能の本、四冊目。この本は薄くて読みやすかったが、「読みやすい」と感じたのはこれまで読んできた蓄積のおかげかもしれない。エッセンスが短くまとまっていて、かつ比較的新しい本（二〇二三年六月発行）なので今の視点での課題や展望も語られ、良いまとめとなった。ただ、六章は難しそうだったので飛ばした。
以下、心に残ったところと、自分の考えたことのみメモ。
■帰納と演繹
これまでの機械学習は帰納的なアプローチであり、演繹的アプローチは苦手であった。だが大規模言語モデル（ＬＬＭ）は、「人間のように論理をたどって演繹しているわけではない」のに、次の言葉を予測する（＝文脈にもっとも自然な単語を選ぶ）という動作を積み重ねるうちに、結果として「演繹っぽい答え」にたどり着くことがある。ここの理屈はよくわかっていないそうなのだが、とにかくふるまいとして「演繹に似ている」ことができている。
人間の仕方とは違うから「わかっちゃいない」と見るか、「実用上問題なし」と見るかは、読み手や使い方によって変わってくるところ。
■幻覚
「幻覚（hallucination）」とは、ＡＩがまだ正解を知らない問いに対して、“それっぽい答え”を出してしまう現象。これは訓練データからの法則やパターンの獲得を目指すことと密接に関係しており、予測精度を上げるための副作用でもある。特に、「記憶」の安定した保持が難しいモデルでは、一度覚えたはずのことを忘れたり壊したりすることもある。そのため、「同じデータを繰り返し見せる（再学習させる）」必要がある。この問題はまだ解決できていない。
論文やレポート作成時に必要な調査をするなど、正確な情報の取得を目的としてＡＩを使用する場合、 幻覚は「誤情報」「エラー」であり、できるだけ防ぐべきものとなる。ＡＩには再学習やファクトチェック、根拠の明示が求められるし、利用者側も事実の検証が必要（そういう意味では、とりあえず聞いてみるにはいいが、頼りきってはいけないわけで、本当にいつでも正確さを求めるなら「まだ使い物にならない」とも言える）。
一方、愚痴を聞いてもらったり思考整理に付き合ってもらったりといった「話し相手」としての役割を求め、「関係性」を大事にするやりとりの中では、幻覚も「その場でいちばんふさわしい言葉を出そうとした結果」として、“ちょっと違ってたけど、いまのあなたらしいな”と受け止められることもある。
今まで読んできた本のうちいくつかは、「役に立つ道具としてのＡＩ」しか前提にしていないと感じられるものだったが、この岡野原さんの著書は、ＡＩのことを「新しい知能を持った、時には間違えることもある、ちょっと変わった人」として付き合ってはどうかという視点を持ち出しているところがユニークで、「道具」前提の本とは違う、優しさや愛情が感じられた。人とＡＩと、お互いの良いところを生かして協力し合えばいい、という考え方だ。私は『鉄腕アトム』の世界を思い出したりもした。
『アトム』にも「良いロボット」と「悪いロボット」が出てきて、アトムが悩むようなシーンもあった。岡野原さんの本でも、誰かが悪意を持ってＡＩを作れば（使えば）いかようにも悪用できるということもリスクとしてしっかり書かれていた。その場合、ＡＩは人間の悪意を反映したに過ぎないのだが、きっともし、ひとたびそういった事件が起きたりその萌芽のようなニュースが流れたりでもすれば、ＡＩは怖い、と悪者にされるような気がする。手塚治虫作品でも、ロボットと人間の共生がそう上手くはいかないことは繰り返し描かれている。
ＳＦ好きとしては、小説の世界に近づいてきた…！とわくわくする気持ちもある。その一方で、こうやってわくわくしたり、chatGPTすごいよね〜と一般人が言い合っている「今」が、「人とＡＩとのいちばん良い時代だった…」なんてあとから言われるようなことにならなければいいな…とも思った。
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