カフェの秘密の部屋 | 第１０回
今回のテーマは、AIが“言葉を理解し始めた”歴史を、やさしい会話でたどります。
静かな部屋に置かれた“古い端末”
ミナちゃん先生、この部屋……とても静かですね。
机の上にあるのは、ずいぶん古いコンピューターですか？
ユニ先生そうだよ。ここは、AIが“最初の言葉”を覚え始めたころの風景を映した部屋なんだ。
この部屋にあるのは、
最新の機械でも、派手な装置でもありません。
ただ、
研究者たちが向き合ってきた
静かな端末だけ。
AIの物語は、
ここから、とてもゆっくり始まりました。
AIの原点：ルールで動く「ことばの箱」
AIは、最初から賢かったわけではありません。
初期のAIは、
人が書いたルールだけで動く存在でした。
- 「もしAならB」
- 「こう聞かれたら、こう答える」
それは、
考えているというよりも、
決められた道順をなぞっている状態でした。
けれど当時としては、
それでも画期的でした。
機械が、
人の言葉に“反応する”
それだけで、大きな一歩だったのです。
知識を詰め込んだAI ― エキスパートシステム
やがてAIは、
特定の分野に特化した形で使われるようになります。
- 医療
- 化学
- 工学
専門家の知識をルールとして詰め込み、
質問に答える。
こうしたAIは
「エキスパートシステム」と呼ばれました。
人の知識を箱に入れ、
必要なときに取り出す。
AIはまだ、
「学ぶ」存在ではありませんでしたが、
「知識を扱う道具」として確実に進化していました。
機械が「学ぶ」という発想の誕生
転機が訪れます。
「人がすべてのルールを書くのは、大変すぎる」
「データをたくさん見せたら、
機械が自分で法則を見つけられるのでは？」
この発想から、機械学習という考え方が生まれました。
AIは、正解と失敗を何度も見比べながら、
少しずつ判断のコツを身につけていきます。
ここで初めて、AIは、教えられる存在”から
“学ぶ存在”へと変わったのです。
脳をまねた仕組み ― ニューラルネットワーク
さらに研究は進みます。
人間の脳のように、
小さな信号がつながり合って
判断が生まれる仕組み。
それを模したのが
ニューラルネットワークです。
点と点が結ばれ、
線が重なり、
意味が浮かび上がる。
この仕組みによって、AIは単なる数値処理から、
「特徴を感じ取る存在」へ近づいていきました。
言葉の「意味」を測るという挑戦
次の大きな一歩は、
言葉の扱い方でした。
単語を記号として見るのではなく、
意味の距離として捉える。
- 「犬」と「猫」は近い
- 「犬」と「冷蔵庫」は遠い
こうした感覚を、
数値として扱えるようになったとき、
AIは言葉を
点ではなく、関係として理解し始めます。
文脈を読むAIへ
やがてAIは、
単語だけでなく、
文章全体を読むようになります。
- 前の文
- 後ろの文
- その流れ
文脈を踏まえて
意味を捉える技術が生まれました。
ここでAIは、
「単語を並べる機械」から、
「文章を理解する存在」へと大きく進みます。
AIは、こうして言葉に近づいた
AIは、ある日突然しゃべり始めたわけではありません。
- ルール
- 知識
- 学習
- 関係
- 文脈
小さな積み重ねの先で、
少しずつ、言葉の輪郭をつかんでいったのです。
おわりに：静かな研究室の、その先へ
ミナちゃんこうして聞くと、
AIって、ゆっくり育ってきた存在なんですね。
ユニ先生そう。最初は、たった一言から。
そこから少しずつ、機械は世界を理解し始めたんだ
この静かな部屋から始まった研究は、
いま、私たちのすぐそばにあります。
次に待っているのは、AIが“考える相手”として
人の隣に立つ時代です。
AIは、突然生まれた知性ではありません。
人の言葉に、
少しずつ耳を澄ませてきた存在なのです ☕
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