今朝知った衝撃の事実をシェアします。
AIが何をどうやっているのか、小難しい話無しで解説します。

AI＝これまでとは別の「計算機」だという話

これまでの世界＝「演算」

AI以前の世界ではパソコンが主流です。パソコンは内部では数字を扱うことで高速な動作をしています。「演算」をする機械、それはつまり計算機です。PCやスマホは見た目や操作感がどれだけ変わろうと中身は計算機なのでした。

これからの世界＝「予測演算」

AIは、「予測演算」です。
AIはたくさんのデータを学ばせると賢くなる。そう解釈している人々もいると思いますが、順番的にはこういう順番だと思います。

1) 演算性能のターム
2) 予測演算性能のターム

つまり、入力された値を計算して返せるようになったっていうのが目玉だった時代の後、さらなる活用法として入力された値から単なる演算以上の成果を引き出せるようにするのが今のAIだと思います。

数値計算(演算)の性能を高める研究がひと区切りし、次に、
数値計算(予測演算)の性能を高めるタームに移行しつつあって、それが最近の状態です。

予測演算って何？

ぼくはAIを独学していますのでそういう言葉があるかは知りません。が、推論とかでもいいと思います。概念をとらえられれば単語は何でもいいと思います。前時代の遺産「演算」を引き継ぐ形で「予測演算」としているだけなので好きに呼べばいいかなと思います。

大事なポイントは数値計算なのでAIも「計算機」だよってことです。やってることは演算です。

この界隈の仕分け

前置きは終わって、次になぜそれが大事なのかと言いますとこういうことです。

1. 計算機の質をアップさせようとしている人々がいる。

2. 計算機の評価をしている人たちがいる。

3. 計算機のニュースを追っている人たちがいる。

Twitter、note、qiita、zenn、等でGPTとStable Diffusionの情報を追っているのですが、AIと一口に言っても大体この3種のユーザーに分けられます。ごちゃまぜにして考えると、全部を拾ってしまって追いつけなくて疲れますね。ペースが速いというのは、今後も続くかもしれませんがどう対処しますか？？

順に説明します。

1. 計算機の質をアップさせようとしている人々がいる。
このグループは、じっくり検証をしてから、長文でまとめたり、むしろサービスを作ってから発表することがあるので、基本的には表にあまり出ないか、仲間内でやってそうな感じ。素人には手の出せない話や専門用語を言うのでぼくにはわかりません。

2. 計算機の評価をしている人たちがいる。
このグループは、プロンプティングメソッドを提供または試す方々です。何が動いて何が動かないのかを実際に手を使って試します。その情報をアウトプットする形でシェアしてくれています。やってみた、それについてどう感じたか、どうやったか、どこに躓いたか、意見交換をしたいというニーズがあります。

3. 計算機のニュースを追っている人たちがいる。
このグループは、だいたいが新製品の紹介とレビューをする方達です。速報を届けてくれる方々でありがたい反面、それが本当に今の自分にためになるのかわかりにくいので、使える情報かはわからずに全部追うと疲れます。

4.その他大勢のAI未導入グループ
上のリストに含めませんでしたが、これはそのままの意味なので説明はありません。割愛します。

まとめ1

ここまで大丈夫でしょうか？

要点は、一口にAIといっても雲をつかむような話ですが、分解してみると単に計算機でどんな計算をするのかと言うと「推論」です。推論は言葉が難しくてイメージしにくいので単に「予測」と呼んでいます。

予測演算する計算機の性能が、単なる演算の計算機よりもかなりすごくて驚いている。というのが現状です。

話しかけた意味をちゃんと理解して答えてくれる。さもそこに人格があるかのようなふるまいを見せる。これが単なる演算ではできないことなのでした。

それでこの界隈には、それぞれ3つのグループがうまれ、情報をやり取りしだした。というところになります。

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そうしますとようやくこの話ができます。ここからの話は初心者向けではないかもしれません。パスしてもいいです。

ビルダー達の動向についてです。つまり、OpenAIとか他のLLM(google等)とかOSS(オープンソース)のLLMについてです。

ビルダーの目指すところ

AIの本質やLLMを学校で学んでいないぼくは、かなりずれたとらえ方をしていたのでこのまとめを書いているのですが、ここがずれているポイントです。皆さんも素人としてAI界隈に入ると同じ間違いを持つかもしれませんので目を通してみてください。

予測演算タイプの計算機の本質は 「推論能力」

予測演算タイプの計算機の本質は 「推論能力」だと言われてもピンと来ないかもしれませんが、上記の (1). 計算機の質をアップさせようとしているグループは、LLMを事実を吐き出させる「質問箱」としてとらえていないということです。作る立場の人がです。

『予測させて推論させて答えを導き出させる性能を高めようとしているという意味です。』

オーダーに対する予測結果を以下に示す。それが予測演算。

ここがぼくがとらえ違いしていた箇所でした。つまり、AIの本質は予測演算タイプの計算機です。

Q&Aに答えさせたり、要約したり、プロンプト制御するのがゴールではありません。

これが分かると、今のAI界隈のニュースで自分にとって必要なものとそうでないものとが分かるようになります。

「ビルダー達は予測演算の性能を上げようと努力をしているので、LLMの質はイコール予測の精度だと思う。」って言うところがこの章の言いたいところです。性能差が生まれるポイントがCPUからNN(ニューラルネット)等に変わったと言っても良いと思いますね。

物理的なCPUの性能UPを追う時代から、
デジタルなNNの性能UPを追う時代に来ています。

わかりやすく言うとCPUのベンダーがインテルとかAMDとかありますけど、それがNN等になるとOpenAIに変わるということになります。

まとめ2

まとめ1までで一旦書きたいことを書いたのでまとめ2はおまけ程度ですが、まとめ2は

物理的なCPUの性能=演算
デジタルなNNの性能=予測演算

という答えになります。そんなお話。

ぼくも独学で勉強中なので今朝知った衝撃の事実を書きました。間違っていたら優しく教えてください。

次はこちらです。