数式を使わない【AI：人工知能】のお話
AI：人工知能って難しそうって思っていませんか？実はめちゃくちゃ簡単です。
AIでやっていることは簡単で、『ある条件をもとに、ある結果を予想をする』という事です。
人間でいうと、
- 太陽カンカンの日には、かき氷がバカ売れしそう
- 雨の日は、コンビニの傘が売れそう
- 冬になると、マスクが売れそう
という予想に近いです。
そんな簡単なわけないだろ！といわそうですね。
ここでは、あなたが『たこ焼き屋の店主』をしていると想定して、もっとくわしく考えてみましょう。
- スーパーの出入り口付近で、たこ焼き屋を売る
- 知りたいことは、『一日で使うたこ焼きの粉』
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仕入れる量を求めたい
ただし、ひとつ条件があります。このたこ焼き屋では、『一日で必要なたこ焼きの粉』を朝に決め、その日のうちに使い切るようにしています。
となると、何とかして朝のうちに今日使う最大の粉の量を予測したいところです。
そして、これまでの経験則から、
平日は100キログラムの粉が必要ということが分かっています。
土日になるとどうなる？
平日では100キロ必要なことが分かっています。土日になったらどうでしょうか？
スーパーの前でたこ焼き屋を営んでいるので、土日はお客さんで混みそうです。
よって、100キロよりは多めに粉を用意した方が、たこ焼きを多く作れて、結果的に儲けれるのではないでしょうか？
雨が降ったらどうなる？
平日100キロは経験則によるものです。
晴れの日、雨の日、曇りの日込みでまぁ100キロあればいいかなという予想です。
スーパーの前で営んでいるので、雨が降っていると客足が減りそうというのは何となく分かりますね。また、雨が降っているだけでお客さんはいち早くスーパの中に入ってしまいます。雨が降っている中たこ焼きが焼きあがるのを待ってくれるお客さんはなかなかいません。となると、100キロよりも減らした方がよさそうです。
土日×スーパーでの特売×晴れの日ではどうか
フィーバータイムのような条件です。
スーパーの特売になるとそれだけでお客さんがたくさん来ます。『ポイント〇倍の日！』と旗が上がっているだけでお店の中運んでしまいますよね。
さらに晴れの日で、かなり儲かりそうです。100キロの2倍の200キロぐらい用意してもいいかもしれません。
人が行った予想予想
このように、人は『天気や周りの状況に応じて、粉の量を調節する』ことができますね。別にここではAIを使っていません。人が勝手につけた予想だけです。
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AIがやっていることは何
そして、AIがやっていることは、天気や曜日、状況などを、パラメータとし、結果として『今日の分のたこ焼きの粉の量』を出す関数に変換します。
この、数学的な関数に落とし込む作業がAIのお仕事です。このように数学に落とし込むことによって、人が行っていた予想を数式で予想するわけですね。
そして、この関数は『ある一か月間のパラメータと、その結果』によって導かれます。
それとなく学習が必要
そして、AIはたまにデータを入れ直ししてあげなければなりません。
日々データはずれていきます。そのためフィードバックをいれ、こまかい修正をしてやります。
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なんでも学習させればいい訳ではない
ただ、この学習(フィードバックによる修正)において、どの日でもOKなわけではありません。
例えば、イレギュラーな事が起こると、
『AIの関数が出した結果』と『現実の結果』が大きく違ってきてしまいます。
- パラメータは天気・曜日・スーパーの状況 => 150キロと予想
- しかし、実際には一人の客がこ焼きを買い占めたので、300キログラム相当が必要だった
この、『一人のお客さんが買い込んだ』というのはパラメータでは表現していませんでした。そのため、予想より大きく違ったわけですね。
このようなイレギュラーな結果をAIに学習させてしまうと、段々と外れた結果を出していくことになります。
そのため、実際のAI実務者は、学習させるパラメータをうまく選ぶ必要があるわけですね。
まとめ
今回は、数式を使わないAIの話をとりあげました。
- AIは複数のパラメータを数学に落とし込み、ある結果を出力する
- AIはフィードバックとして学習が必要
- AIの学習パラメータは適切なものを選ぶ
でした。