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銭湯のおっちゃん・銭湯 de AI講座?! ~謎の大学生現る!~


「なぁ、店主。最近よう耳にする『生成AI』って、一体なんやねん? なんか、絵を描いたり、文章を書いたりするらしいけど…。」

湯上りの牛乳をゴクゴク飲み干しながら、おっちゃんは新聞の記事を指差した。そこには、「生成AIが描く未来」なんて大層な見出しが躍っている。

「えっと…、生成AIか? 実は、ワシもその分野は全然わからんねんな〜…」

番台店主は、申し訳なさそうに頭を掻いた。いつもは博識な店主が知らないとは、よっぽどのことらしい。

「え、店主も知らんの?!」

おっちゃんは目を丸くする。すると、ちょうどその時、脱衣所から若者が出てきた。タオルを肩にかけた、いかにも大学生といった風貌の男だ。

「あの…、もしかして生成AIの話ですか?」

「おっ、兄ちゃん、知ってるんか?」


おっちゃんは、藁にもすがる思いで大学生に話しかけた。

「ええ、もちろんです! ちょうど勉強したところだったので…」

「へぇ~、兄ちゃん、すごいなぁ! ちょうどええところに来たわ。教えてくれへんか?」

「ええ、もちろんです。」


こうして、思いがけず銭湯の憩いの場で、即席AI講座が始まった。

1. プロンプト


「まず、『プロンプト』っていうのは…」

「プロンプト? なんか、急に横文字が出てきたなぁ。呪文みたいやな。」

「あはは、そうですね。簡単に言うと、AIへの指示書みたいなもんです。『猫の絵を描いて』とか、『面白い話を作って』とか、AIにやってほしいことを伝えるんです。」

「なるほどなぁ。AIに『風呂掃除して』って言うたら、やってくれるんかな?」

「さすがにそれは…、まだ難しいかもしれませんね。でも、将来的には、そんなこともできるようになるかもしれませんよ。」

「ほぉ~、風呂掃除してくれるAIか… それはええなぁ。」

2. ディープラーニング


「次は、『ディープラーニング』。これは、AIが自分で学習する方法のことです。」

「AIが自分で勉強するんか? すごいなぁ。まるで、うちの息子がゲームの攻略法を覚えるみたいに、勝手に賢くなっていくんやなぁ。」

「あはは、そうですね。人間と同じように、たくさんのデータからパターンを学んで、賢くなっていくんです。」

「へぇ~、AIも努力家なんやなぁ。」

3. ニューラルネットワーク


「『ニューラルネットワーク』は、人間の脳の仕組みを真似たAIの構造のことです。」

「AIにも脳みそがあるんか? 複雑やなぁ。まるで、うちの嫁はんの気持ちが分からんみたいに。」

「えーっと…、まぁ、人間の脳は、たくさんの神経細胞が繋がってますよね。AIも、同じように複雑なネットワークでできていて、情報を処理してるんです。」

「なるほどなぁ。AIも人間みたいに、複雑なことを考えてるんやなぁ。」

4. 学習データ


「AIが学習するためのデータのことです。例えば、画像生成AIなら、たくさんの画像データを読み込んで学習します。」

「AIも、勉強するには参考書が必要なんやなぁ。うちの息子も、もっと勉強すればええのに。」

「そうですね。AIは、データが多いほど賢くなります。」

「データって、大事なんやなぁ。」

5. 過学習


「AIが学習データに偏りすぎて、新しいデータに対応できなくなる状態のことです。」

「まるで、毎日同じメニューしか作らへん料理人みたいやなぁ。たまには新しい料理に挑戦したらええのに。」

「あはは、面白い例えですね。まさに、そんな感じです。」

「AIも、マンネリ化したらあかんってことやな。」

6. ハレーション


「AIが、学習データに引っ張られすぎて、事実とは異なる情報を出力してしまう現象のことです。写真でいうと、強い光が当たって白くボケてしまう、あのハレーションみたいなもんです。」

「なぁるほど! AIも、昔の写真みたいに、たまにボケてしまうんやなぁ。こないだも、息子を撮った写真が全部白くボケとって、怒られたとこや。」

「あはは、そうですね。AIも完璧ではないということです。」

7. トークン


「文章を単語や句読点などに分割した、AIが処理する最小単位のことです。」

「AIは、言葉をバラバラにして理解してるんやなぁ。まるで、うちの息子がプラモデルを分解するみたいに。」

「そうですね。AIは、トークンを組み合わせて、文章を理解したり生成したりしています。」

「へぇ~、言葉の部品みたいなもんか。」

8. パラメータ


「AIの性能を左右する、調整可能な数値のことです。パラメータが多いほど、AIは複雑な処理ができるようになります。」

「AIの能力値みたいなもんか。うちのバカ息子も、パラメータを上げて、もっと勉強すればええのに。」

「あはは、そうですね。パラメータは、AIの性能を向上させるための重要な要素です。」

「パラメータ…、覚えとこ。」

9. 推論


「AIが学習した知識を使って、新しい情報を予測したり判断したりすることです。」

「AIも、頭を使って考えるんやなぁ。まるで、風呂上がりに何を食べるか考えてるおっちゃんみたいに。」

「まさに、その通りです。AIは、推論によって、様々な問題を解決することができます。」
「AIも、なかなかやるなぁ。」

10. Fine-tuning(ファインチューニング)

「AIの性能をさらに向上させるために、特定のデータで追加学習させること。 」

「AIも、特訓して強くなるんやなぁ。まるで、番台店主が接客の腕を磨くみたいに。」

「そうですね。ファインチューニングによって、AIは特定のタスクに特化して、より高い性能を発揮することができます。」

「なるほどなぁ。鍛錬は、AIにとっても重要なんやな。」

「ふぅ~、それにしても難しい言葉ばっかりやなぁ。」

「そうですね。でも、こうやって少しずつ理解していけば、AIも怖くないですよ。」

「そうやなぁ。AIと仲良くなって、もっと便利な世の中になってほしいもんや。」

エピローグ


「兄ちゃん、今日はありがとうな。おかげで、AIのことが少し分かったわ。」

「いえいえ、どういたしまして。僕も、分かりやすく説明できて良かったです。」

「おっちゃん、今度AIに描かせた絵を持ってきて、見せてあげるよ!」

「おお、楽しみにしとくわ!


おっちゃんは、AIへの好奇心と未来への期待を胸に、銭湯を後にした。


銭湯 de AI講座?! ~謎の大学生現る!~ 巻末資料:AI用語解説

銭湯での熱いAI講座、お疲れ様でした!
おっちゃんのために、講座で出てきたAI用語をもう少し詳しく解説した巻末資料をご用意しました。
次回の銭湯トークで、さらにAI博士に近づきましょう!

1. プロンプト

AIにさせたいことを伝えるための指示書。 例えば画像生成AIでは「富士山頂から日の出を見る猫の絵を描いて」のように、具体的な指示を出すことで、よりイメージに近い画像を生成できます。
プロンプトの書き方次第で、AIの出力結果が大きく変わるので、奥が深いですよ!

2. ディープラーニング(深層学習)


人間が自然に行っている学習能力をコンピュータで実現しようとする技術。
たくさんのデータから特徴やパターンをAI自身が見つけ出すことで、画像認識や音声認識など、様々な分野で高い精度を実現しています。
まさに、AIが自ら賢くなっていくための秘訣ですね!

3. ニューラルネットワーク


人間の脳の神経細胞のネットワークを模倣したAIの構造。
たくさんのノード(ニューロン)が複雑に繋がり、情報を処理することで、高度な学習や判断を可能にしています。
ディープラーニングでは、このニューラルネットワークを多層構造にすることで、より複雑な問題を扱えるようにしています。

4. 学習データ

AIが学習に使うためのデータのこと。
例えば、画像認識AIなら大量の画像データ、翻訳AIなら大量の対訳データなど、AIの目的によって必要なデータは異なります。
学習データの質と量は、AIの性能を大きく左右する重要な要素です。

5. 過学習

AIが学習データの特徴を過度に学習しすぎてしまい、新しいデータや未知のデータに対応できなくなる現象。
特定のデータに偏りすぎると、応用力が利かなくなるんですね。
人間でも、教科書の内容を丸暗記するだけで応用問題が解けない…なんてことがありますよね。

6. ハレーション


AIが学習データに引っ張られすぎて、事実とは異なる情報や偏った情報を出力してしまう現象。
写真でいうハレーションのように、現実を歪めて捉えてしまうことがあります。
AIが出力する情報は必ずしも正しいとは限らないので、注意が必要です。

7. トークン


AIが自然言語を処理する際の最小単位。単語や句読点などがトークンとして扱われます。
AIは文章をトークンの列として理解し、処理することで、翻訳や文章生成などを行います。
トークン化によって、AIは言葉をより細かく分析できるようになります。

8. パラメータ


AIのモデルを構成する要素で、調整可能な数値のこと。
パラメータの値を調整することで、AIの性能を変化させることができます。
パラメータが多いほど、AIは複雑な表現や処理を学習できますが、学習に必要なデータ量や計算量も増えます。

9. 推論


AIが学習した知識をもとに、新しいデータに対して予測や判断を行うこと。
例えば、画像認識AIであれば、新しい画像を見てそれが何であるかを推論します。
人間が経験から未来を予測したり判断したりするのと似ていますね。

10. Fine-tuning(ファインチューニング)

既存のAIモデルを、特定のタスクやデータに合わせて再学習させること。
あらかじめ大量のデータで学習済みの汎用的なAIモデルを、特定の用途に特化させることで、より高い精度でタスクをこなせるようにします。
まるで、スポーツ選手が特定の競技でより良い成績を出すために、専門的なトレーニングを行うようなものです。

さあ、これであなたもAI通!
銭湯談義で、周りの人をアッと言わせてしまいましょう!

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