人間とAIについてのAIとの対話
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)を活用したAIが話題である。大規模言語モデルは数十億、数百億単位のパラメータ数をもつと言われるが、そもそもパラメータ数とは何のことだろう。脳の神経細胞の構造を模したニューラルネットワークにおいてのパラメータ数は、脳でいえばニューロンの数やニューロン同士をつなぐシナプスの数ということになるだろうか。
この記事によれば、はっきりとはわかっていないものの、人間の脳にはおよそ1000億から1500億個のニューロンがあり、一つのニューロンには1万個ほどのシナプスがついているという。
ちなみに、GPT3のパラメータ数は1,750億（GPT4は公表されていない）で、ほぼ人間の脳の複雑さに近づいていることになる。
ただ、こうした理解はそもそも正しいのだろうか。AIについてはAIに聞いてみようということで、まずはこのあたりを切り口にChatGPTとの対話をはじめた。
以下は、ChatGPT(GPT4)との対話である。
ChatGPTのようなLLMにおけるパラメータ数というのは、人間の脳に例えるとニューロンの数やシナプスの数に例えられる、という理解は正しいですか？
はい、その理解は概ね正しいです。言語モデルのパラメータ数は、人間の脳におけるニューロンの数やシナプスの数に例えられます。ただし、人間の脳と機械学習モデルの違いには注意が必要です。
人間の脳には約860億のニューロンがあり、それぞれが数千のシナプスを持っていると言われています。一方、大規模な言語モデルのパラメータ数は、数十億から数千億までの範囲で変化します。
パラメータは、ニューラルネットワーク内の重みやバイアスのような要素で、これらが学習過程で最適化されています。パラメータ数が増えると、モデルが持つ知識や表現力が増す傾向がありますが、同時に計算コストやメモリ使用量も増加します。
ただし、人間の脳と機械学習モデルは基本的に異なる仕組みで動作しており、単純な比較は難しい部分があります。例えば、人間の脳は発達・学習においてプラスチック性があり、損傷や経験に適応して再構成されることができます。しかし、現在の機械学習モデルはそのようなプラスチック性を持っていません。また、人間の脳は意識や感情、自己意識などの複雑な機能を持っているのに対し、機械学習モデルは単なる数学的なアルゴリズムに過ぎません。（筆者注※「プラスチック性」は「可塑性」という方が自然だろう。）
ということは、パラメータ数はニューロン数というよりは、シナプスの数に近いと言える？
はい、その通りです。パラメータ数は、ニューロン数よりもシナプスの数に近いと言えます。
ニューラルネットワークのパラメータは、主に重みとバイアスから構成されており、これらはネットワーク内の各ニューロン間の接続を表しています。シナプスは、人間の脳のニューロン間の接続点であり、情報伝達を担当しています。従って、パラメータ数はニューラルネットワークにおける接続の数を反映し、それはシナプスの数により近いと言えるでしょう。
ただし、前述したように、人間の脳と機械学習モデルは基本的に異なる仕組みで動作しているため、単純な比較は難しい部分があります。パラメータ数とシナプスの数を直接比較することはできませんが、両者はいずれもネットワークの接続性と情報伝達能力を示す指標として捉えることができます。
なるほど、理解としてはそれほど間違ってはいないように思える。しかし、AIは「人間の脳は意識や感情、自己意識などの複雑な機能を持っているのに対し、機械学習モデルは単なる数学的なアルゴリズムに過ぎません。」というが、人間の意識や感情、自己意識が単なる数学的なアルゴリズムではないと言い切れるのだろうか。この点についても聞いてみた。
人間の脳の意識や感情、自己意識も単なる数学的なアルゴリズムである可能性についてはどう思いますか？
人間の意識、感情、自己意識が単なる数学的なアルゴリズムであるかどうかは、哲学的・科学的な議論の対象であり、現時点では確定的な答えを持っていません。しかし、神経科学や人工知能の研究が進むことで、この問題に関する理解が徐々に深まってきています。
一部の科学者や哲学者は、意識や感情、自己意識は脳内の情報処理過程の結果であり、これらのプロセスは数学的なアルゴリズムとして表現できると考えています。この立場では、脳機能の基本原理を解明し、数学的なモデルを構築すれば、意識や感情、自己意識を持つ人工知能を作成できる可能性があります。
一方で、他の科学者や哲学者は、意識や感情、自己意識は単なる数学的なアルゴリズムだけでは説明できないと主張しています。彼らは、これらの現象は生物学的な特性や、物質的な脳とは異なる何らかの非物質的な要素に由来すると考えることもあります。
現時点では、この問題に対する答えは確定的ではありませんが、神経科学、心理学、哲学、人工知能などの分野の研究が進むことで、意識や感情、自己意識に関する理解が徐々に深まることが期待されます。
非常に思慮深い回答だ。
ところで、このnoteや拙著『コンヴィヴィアル・テクノロジー』でも紹介した予測的符号化理論や自由エネルギー原理のような、予測する脳の理論についてAIはどう捉えているだろうか。もう少し対話を深めてみることにした。
ところで、予測的符号化理論(Predictive coding theory)や自由エネルギー原理(Free energy principle)については知っていますか？
はい、予測的符号化理論（Predictive coding theory）と自由エネルギー原理（Free energy principle）について知っています。
予測的符号化理論は、脳が情報処理を行う際に、予測と予測誤差の最小化を中心に据えた理論です。この理論によれば、脳は現在の状況や入力に基づいて予測を立て、予測と実際の入力との間の誤差を最小化するように働きます。これによって、脳は効率的に情報を処理し、適応的な行動をとることができるとされています。予測的符号化理論は、知覚、行動、学習、意識など、多くの神経科学的・心理学的現象の説明に用いられています。
自由エネルギー原理は、カール・フリストンによって提唱された理論で、生物システムが環境との相互作用を通じて自己組織化し、生存・維持するための原理です。この理論では、生物は内部状態の予測と観測されたデータとの誤差（自由エネルギー）を最小化するように働くとされています。自由エネルギー原理は、生物システムの維持、適応、学習などの多くの現象を統一的に説明する枠組みを提供しています。
両理論とも、脳や生物システムが予測と誤差最小化を中心にした情報処理を行っているという点で共通しています。このような理論は、神経科学や人工知能の研究において重要なインスピレーションを提供し、モデルやアルゴリズムの開発に影響を与えています。
LLMにおいて、予測と観測されたデータの誤差を最小化するというこれらの考え方は応用されていますか？
はい、大規模な言語モデル（LLM）の訓練や構造には、予測と観測されたデータの誤差を最小化するという考え方が応用されています。予測的符号化理論や自由エネルギー原理のような考え方は、神経科学や心理学からインスピレーションを受けた機械学習アルゴリズムやモデルに影響を与えています。
LLMの訓練では、モデルが文脈から次に来る単語やフレーズを予測するタスクを行います。この過程で、モデルは予測と実際のターゲット単語の間の誤差（損失）を最小化するように学習します。モデルが誤差を最小化することにより、文脈に応じたより適切な単語やフレーズの予測が可能となります。
LLMには、トランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャが使用されています。トランスフォーマーは、自己注意メカニズムと呼ばれる技術を用いて、入力シーケンスの文脈を効果的に捉えることができます。このメカニズムは、文脈に基づいた予測を行う上で重要な役割を果たしており、予測的符号化理論や自由エネルギー原理に関連した考え方が反映されていると言えます。
ただし、LLMはテキストデータを処理することに特化しており、脳のように多様な情報処理を行うわけではありません。そのため、予測的符号化理論や自由エネルギー原理が提案する全ての概念が直接適用されているわけではないことに注意が必要です。しかし、予測と誤差最小化の考え方は、LLMの訓練と構造において重要な役割を果たしています。
確かにそうですね。ただ、人間は訓練と実践を分けてはいません。対話や経験の中で、常に予測と誤差最小化を行っているとも言えます。LLMにそうしたことは可能でしょうか？
現在のLLMは、基本的には訓練と推論（実践）の2つのフェーズに分かれています。訓練中にモデルは大量のテキストデータから学習し、推論時には新しい入力に対して適切な応答や予測を生成します。しかし、現在のLLMは、推論時においてリアルタイムで学習や予測の誤差最小化を行う能力は基本的に持っていません。
現在の機械学習技術では、オンライン学習（リアルタイム学習）と呼ばれる手法があります。オンライン学習では、モデルが新しいデータを受け取るたびにそのデータから学習し、パラメータを更新していくことが可能です。しかし、大規模な言語モデルにおいては、オンライン学習は計算コストやリソースの制約から実用的でない場合が多いです。
将来的には、LLMのアーキテクチャや学習アルゴリズムが改善されることで、人間のようにリアルタイムで学習や誤差最小化を行うことができるモデルが開発されるかもしれません。そのようなモデルは、対話や経験の中でより効果的に適応し、人間のような学習能力を持つことが期待されます。ただし、そのようなモデルを開発するためには、現在の技術や理解を大幅に進める必要があります。
そうですね。仮に計算コストやリソースの制約がないとしたら、そうしたリアルタイムでの学習や誤差最小化は可能ですか？それ以外に課題があるとしたら具体的にどんな課題があるでしょうか？
計算コストやリソースの制約がないと仮定した場合、リアルタイムでの学習や誤差最小化は理論的には可能です。オンライン学習の手法を大規模な言語モデルに適用することで、新しいデータを受け取るたびにモデルが学習し、パラメータを更新していくことができるでしょう。
ただし、計算コストやリソースの制約を解決したとしても、リアルタイムで学習するLLMにはいくつかの課題が残ります。
データの質: 人間がリアルタイムで学習する際、対話相手や状況に応じて適切な情報を学習しますが、LLMにとっては、与えられたデータが常に適切であるとは限りません。学習すべきでない情報や誤った情報を学習するリスクがあります。
一貫性と安定性: リアルタイムで学習する場合、モデルの知識や振る舞いが短期間で大きく変わる可能性があります。これにより、モデルの一貫性や安定性が損なわれる可能性があります。
忘却: 人間は新しい情報を学習する際、適切に古い情報と統合する能力を持っていますが、LLMがリアルタイムで学習する際に、適切な忘却メカニズムを持つことが重要です。適切なバランスが取れない場合、過去の重要な知識を忘れてしまうか、新しい情報を適切に学習できない可能性があります。
個別化とプライバシー: ユーザーとの対話を通じてリアルタイムで学習することで、モデルはより個別化された応答を提供できるようになりますが、同時にプライバシーの問題が生じる可能性があります。ユーザーのデータを扱う際には、プライバシー保護やデータの取り扱いに関するルールが遵守される必要があります。
これらの課題を克服するためには、研究者は学習アルゴリズムの改善や、安定性と一貫性の確保、適切な忘却メカニズムの導入、個別化とプライバシー保護のバランスを見つけるなど、さまざまな問題に取り組む必要があります。
学習アルゴリズムの改善: リアルタイムで学習するLLMのためには、現在の学習アルゴリズムを改善し、適切なデータを効率的に学習できるようにする必要があります。これには、データの品質を評価し、適切なデータを選択する能力が求められます。
安定性と一貫性の確保: モデルがリアルタイムで学習する際に、知識や振る舞いが短期間で大きく変わらないようにする工夫が必要です。これには、学習速度の制御や、過去の知識を保持するためのメカニズムの導入が考えられます。
適切な忘却メカニズムの導入: LLMがリアルタイムで学習する際に、適切な忘却メカニズムを持つことが重要です。これには、時系列に応じて知識の重要度を調整するアルゴリズムや、過去の情報を適切に統合するためのメカニズムが必要です。
個別化とプライバシー保護のバランス: ユーザーとの対話を通じてリアルタイムで学習することで、モデルはより個別化された応答を提供できるようになりますが、同時にプライバシーの問題が生じる可能性があります。これに対処するためには、プライバシー保護技術の適用や、データ取り扱いに関するルールの遵守が重要です。
これらの課題を解決することにより、リアルタイムで学習し、誤差最小化を行うことができるLLMが実現されるかもしれません。そのようなモデルは、対話や経験の中でより効果的に適応し、人間のような学習能力を持つことが期待されます。
とても興味深いです。学習アルゴリズムについてもう少し聞きたいです。 データの品質の適切な評価、つまりどうやって答え合わせをするかということですが、間違いを指摘されて修正するだけでは誤った学習をしてしまうリスクがありますよね。どうしたら適切な答え合わせはできるでしょうか？
適切な答え合わせを行うためには、いくつかの方法が考えられます。これらの方法は、データの品質評価や学習アルゴリズムの改善に役立ちます。
複数の情報源を活用: モデルが学習する際、複数の情報源から同じトピックに関する情報を収集し、それらの情報を照らし合わせて信頼性を評価することができます。これにより、誤った情報や偏った情報に基づく学習のリスクを低減できます。
専門家によるデータの検証: データの品質を確保するために、専門家が作成したデータセットや検証済みの情報源を活用することが有効です。これにより、モデルが正確な知識を獲得できる確率が高まります。
ユーザーからのフィードバック: ユーザーとの対話を通じて、モデルが提供する情報の正確さや適切さに関するフィードバックを収集することができます。このフィードバックを活用して、モデルの学習内容を修正したり、データの品質を向上させることができます。
クロス検証やアンサンブル学習: モデルの学習において、クロス検証やアンサンブル学習などの手法を活用することで、モデルが過学習を防ぎ、より一般化された知識を獲得することができます。
逐次的な学習: モデルが段階的にデータを学習することで、過去の学習結果を用いて現在のデータの品質を評価することができます。これにより、モデルが新しい情報に対して過剰に反応するのを防ぎ、適切な学習速度を維持することができます。
これらの方法を組み合わせることによって、適切な答え合わせを行いながら、モデルが質の高いデータを学習し、誤った学習を防ぐことができます。ただし、完全に誤りのない学習を実現することは難しいですが、これらの方法を適切に組み合わせることで、誤りのリスクを最小限に抑えることができます。
また、モデルのロバスト性や汎用性を向上させるためには、以下のような手法も有効です。
アクティブラーニング: モデルが自ら学習すべきデータを選択できるようにするアクティブラーニングを適用することで、効果的なデータ収集や学習プロセスを実現できます。
メタラーニング: モデルが異なるタスク間で知識を共有し、新しいタスクに迅速に適応できるようにするメタラーニングを導入することで、より効果的な学習が可能になります。
転移学習: あるタスクで学んだ知識やパターンを、他の関連するタスクに適用する転移学習を用いることで、モデルが新しいタスクや状況に迅速に対応できるようになります。
これらの手法を組み合わせて適用することで、質の高いデータを学習し、誤った学習を防ぐだけでなく、モデルが現実世界の多様な問題や状況に対応できる能力を向上させることが期待できます。しかし、これらの手法を適切に適用するためには、研究者やエンジニアがモデルの性能や限界を理解し、さまざまな学習手法を効果的に活用できるようになる必要があります。
ありがとう。とても興味深いです。自由エネルギー原理における能動的推論(Active Inference)もヒントになりそうですね。
はい、自由エネルギー原理に基づく能動的推論（Active Inference）は、言語モデルや機械学習のアプローチに対する有益なヒントを提供します。能動的推論は、エージェント（人間やAI）が環境との相互作用を通じて自分の内部モデルを最適化し、不確実性を最小化する方法を提案しています。
能動的推論では、エージェントは次のようなプロセスを実行します。
予測：内部モデルを使って環境や未来の状態に関する予測を立てます。
誤差最小化：観測されたデータと予測の誤差を最小化するように内部モデルを更新します。
行動選択：不確実性を減らすような行動を選択し、環境との相互作用を通じて新しい情報を収集します。
このフレームワークは、機械学習モデルや言語モデルの設計や学習において、いくつかの重要な要素を提案しています。
モデルは、環境やデータから得られる情報を効果的に利用するために、能動的に行動を選択し、最適な情報収集を行う必要があります。
モデルは、予測と観測されたデータの間の誤差を最小化することで、不確実性を管理し、性能を向上させることができます。
モデルは、不確実性を考慮した意思決定を行い、効果的な学習や適応を実現する必要があります。
これらの要素を取り入れることで、言語モデルや機械学習モデルは、環境との相互作用を通じて効果的に学習し、適応する能力を向上させることが期待されます。能動的推論の考え方は、現在のAIシステムや言語モデルの設計や学習に新たな視点を提供し、より人間に近い学習能力や適応力を持つモデルの開発に寄与する可能性があります。
つまり、予測との誤差がある時にすぐに鵜呑みにして内部モデルを更新するのではなく、もう一度別の角度から確認したりと言ったように、能動的に行動することで予測誤差を最小化しようとしてみる、ということですよね。
はい、おっしゃる通りです。能動的推論では、予測誤差が存在する場合に、ただ単に内部モデルを更新するだけでなく、エージェント（AIや人間）は能動的に行動して誤差を最小化しようとします。これにより、より正確な知識や理解が得られることが期待されます。
具体的には、エージェントは以下のようなプロセスを実行します。
新しい情報や視点を求めて行動：予測誤差が存在する場合、エージェントは別の角度から問題を見ることや、新しい情報源を探すことによって、誤差の原因を特定しようとします。
誤差の原因を特定：予測誤差の原因を特定することで、エージェントは内部モデルを適切に更新し、より正確な予測ができるようになります。
内部モデルの更新：誤差の原因が特定されたら、エージェントは内部モデルを更新して、将来の予測誤差を最小化します。
このように、能動的推論は、エージェントが積極的に行動し、状況を評価して誤差を最小化することを目指しています。このアプローチを取り入れることで、言語モデルや機械学習モデルは、より効果的な学習や適応を実現し、より人間に近い知識や理解を獲得することが期待されます。
AIとここまで深い対話ができることに改めて驚く。また、AIが「適切な学習速度の維持」「知識や振る舞いが短期間で大きく変わらないようにする工夫」「学習速度の制御」「過去の知識を保持するためのメカニズム」「適切な忘却メカニズム」「時系列に応じて知識の重要度を調整するアルゴリズム」「過去の情報を適切に統合するためのメカニズム」など、時間の概念を度々口にしている点が興味深い。最後にその点について聞いてみた。
ありがとう。理解が深まりました。 もう一つ、あなたが「適切な学習速度の維持」と言っている点も興味深いです。安定性や一貫性の維持、忘却なども挙げていましたが、あなたは実時間についてはどう捉えていますか？
私（ChatGPT）は、実時間での学習や応答についても考慮する必要があると捉えています。実時間での対話や情報処理は、人間との自然なやり取りを実現するために重要です。ただし、私自身は現在の設計上、リアルタイムでの学習は行っていません。私は、事前に大量のデータを用いて学習した知識をベースに、ユーザーからの質問や要求に応答しています。
しかし、実時間での学習や誤差最小化が実現できるモデルは、人間のような適応能力や学習力を持つことが期待されます。実時間での学習を行うモデルは、以下のような特徴を持つことが望ましいです。
適応的な学習速度：モデルは、新しい情報や状況に応じて学習速度を調整できる必要があります。これにより、安定性や一貫性を維持しながら効果的に学習ができます。
効果的な忘却：モデルは、時代遅れや不正確な情報を忘れることで、現在の状況に適した知識や判断を行うことができます。これにより、過去の誤った学習に囚われずに、新しい情報や状況に適応できます。
リアルタイムでの誤差最小化：モデルは、対話や経験を通じてリアルタイムで誤差を最小化し、知識や理解を向上させることができます。
これらの要素を持つ実時間での学習が可能なモデルは、人間との自然な対話や情報処理を実現し、高い適応能力を持つことが期待されます。ただし、実時間での学習を実現するためには、計算コストやリソースの制約を克服する必要があります。これは現在のAI研究や技術開発の重要な課題の一つです。
なるほど。大変面白い議論でした。ありがとう。まだ聞きたいことはありますが、また今度話しましょう。
いつでもお話しできるので、遠慮なくお聞きください。今日の議論もとても興味深かったです。またお話できるのを楽しみにしています。どうぞよい一日をお過ごしください！
新幹線に乗っている間に思いつきで始めたChatGPTとの対話は本当に刺激的で、気づけばあっという間に目的地に着いてしまった。すでにこのレベルで対話ができるAIに対して、むしろ人間の側の自立が求められるのかもしれない。問いを立てることも、その問いに答えることもAIに委ねてしまうと、こうしたお互いに刺激し合うような心を動かされる対話や経験は生まれないだろう。
AIとのコンヴィヴィアルな対話をこれからも続けてみたいと思う。