AIはどうやって考えるのか？（ChatGPTの背後にある理論）

アプリの作成、コンテンツの生成、問題解決――かつては専門家だけが扱えたタスクも、いまや適切な質問を投げかけるだけでこなせる時代になりました。この変化は大きなものであり、私たちがどのようにしてこの地点に到達したのかを理解するには、人工知能の発展の道筋を辿る必要があります。

この記事では、AIの進化を以下の重要な段階ごとに追っていきます。

• AIとは何か、そしてどこから来たのか？
  その起源と初期の発展の概要。

• ディープラーニングの台頭
  コンピュータパワーとデータの増大が機械学習をどう変えたか。

• 言語モデルの誕生
  人間の言葉を理解し生成できるシステムの登場。

• LLMとは何か？
  大規模言語モデルの仕組みとその解説。

• 生成AIとは？
  テキスト、画像などで新たなコンテンツを生み出すAIの能力に迫る。

• デジタルガイド：チャットボットがAI世界を案内する仕組み
  会話型インターフェースがAIを身近にした役割。

各セクションを通して、現代テクノロジーの景観を形作るシステムの全体像がより明確になります。

AIとは何か、そしてどこから来たのか？

人類は常に「思考する機械」が作れるのかと疑問を抱いてきました。コンピュータが初めて作られた時、この問いは加速し、__1950年、アラン・チューリング__が同じ疑問を投げかけ、有名な__チューリングテスト__という思考実験を提唱しました。そこでは、機械が人間のふりをして人間を騙せるかどうかが問われました。これが__AIの火を灯すきっかけ__となりました。AIは__本来人間の知能が必要な作業を行う__ものと定義され、言語を理解したり、画像を認識したり、問題を解決したり、自分で意思決定を行う__ことができ、つまり__あらゆる質問に答え、__あらゆる問題を解決する仮想的な存在__となることを目指していました。だからこそ__チューリングテスト__は重要でした。そこでは、__人工知能__と人間を対面させ、どちらが人間かを判定することが求められました。__AIは本質的に人間の思考を模倣する__のです。これが__ジョン・マッカーシー__が「人工知能」という名前を付けた理由です。彼らは、このテストに合格し、完全に自律的に動作するレベル__に到達するのに一夏で十分だと考えていましたが、実際には__AIの開発はいまだに続いています。

AIとは何か、そしてどこから来たのか？

初期のAI、つまり__60年代から70年代__のものは__ルールベース__でした。コンピュータに「考えさせたい」なら、__どう考えるかをすべて指示しなければなりません__でした。これが__エキスパートシステム__であり、__すべてのルールを人間がプログラムする必要__がありました。これは一定期間うまくいきましたが、__あらゆる状況ごとにすべての判断をAIに教える__のは不可能だと分かりました。コンピュータ自身が新しい判断を下せる方法、__誰も直面したことのない決断を下す方法__を見つける必要があったのです。

そこで登場したのが__機械学習__です。__1980年代から1990年代__にかけて、研究者たちは__新しい発想__にシフトしました。「__ルールではなくデータから学ばせる__ことができたらどうか？」それが__機械学習__です。__たくさんの例を使ってアルゴリズムを訓練__し、__パターンを見つけたり予測を行ったり__します。どういうことかというと、かつてはAIに文法を教える際、すべての文法ルールを書き出して教えました。しかし、__機械学習__という考え方がもたらしたのは、AIに__何千もの記事や本、文書__を読ませて、__英語の仕組みを自分自身で学習__させる、いわば__自己学習__を実現したことです。

ディープラーニングの台頭

__機械学習__は素晴らしいものでしたが、__限界__がありました。__どの特徴に着目すべきか人間が指示する必要__が多かったのです。そこで登場したのが__ディープラーニング__です。__ニューラルネットワーク__によって動かされ、人間の脳の働きを__ゆるやかに模倣した構造__で、__膨大なデータ__を__段階的に__分析し、__より多くのパターンを発見__できるようになりました。

__本当のブレイクスルー__が起きたのは__2012年__ごろ、__AlexNet__という__ディープニューラルネットワーク__が__画像認識の大規模コンテストで圧勝__したときです。突然、ディープラーニングは__インターネットの猫の識別で人間を凌駕__するようになりました。これは単に優れているだけでなく、__驚異的な出来事__でした。ディープラーニングによって、__生データ（テキスト、画像、音声）__をモデルに与えれば、__重要なパターンを自動的に発見__できるようになったのです。もはや__手取り足取り指示する必要__はありません。必要なのは、より多くのデータ、より深い層、__より強力な計算力__だけです。__AIは指数関数的に学習を始めた__のです。

言語モデルの誕生

__ディープラーニング__が画像を攻略した後、研究者たちは「言語も攻略できるのか」と問い始めました。その答えは「イエス。ただし簡単ではない」でした。__言語には微妙なニュアンス__が多いからです。しかし、__十分なデータ__と__優れたアーキテクチャ__があれば、__時系列データを理解するリカレントニューラルネットワーク（RNN）__が登場し、単語を一つだけでなく連続してどう並ぶか、そして__なぜその並びになるのか__を考えられるようになりました。さらに後には__トランスフォーマー__が登場し、__単語を逐次的にだけでなく全体を一度に__見渡し、__テキストの理解や生成__を助けました。

2017年、__Google__が__トランスフォーマーアーキテクチャ__を発表しました。これは__ゲームチェンジャー__となりました。トランスフォーマー__は__言語を並列で処理し、__高速かつ柔軟に__文中の異なる部分に__注意を払う__ことができ、__人間の集中力を模倣__しました。このアーキテクチャが__大規模言語モデル（LLM）__の原動力となり、GPT、Gemini、__Mistral__などが次々と登場、「より優れたLLMを作りたい」という競争が始まりました。

LLMとは何か？

__大規模言語モデル（LLM）__は、__人間の言語を生成・理解する__よう設計された__人工知能システム__です。__書籍、ウェブサイト、記事、コード__など__膨大なテキストデータ__をもとに、__ディープラーニング__で訓練されます。__人間のように単語を理解する__のではなく、私たちの__書き方や話し方のパターン__を学習します。

その技術的基盤は「トランスフォーマーアーキテクチャ」であり、これにより__大規模な言語処理と生成__が可能になります。ChatGPTの「GPT」はここから来ています：

• Generative（生成） – 新しいコンテンツを作り出す
• Pre-trained（事前学習済み） – 最初に一般的なデータから学ぶ
• Transformer（トランスフォーマー） – モデル構造が本体の役割を果たす

LLMのバージョン__によって、チャットボットの__知能、正確さ、__会話能力__は大きく異なります。__新しいバージョン__ほど__文脈理解__が向上し、ミスが減り、__より役立つ応答__を提供します。

この違いは__パラメータ数__、つまり__情報処理を決める数十億もの結合__に起因します。パラメータが多いほど、__記憶力や理解の深さ__が増します。

GPT-4、Claude、Gemini、__LLaMA__などを耳にしたことがあるでしょう。ここで大切なこと：これらのモデルはいずれも「発言内容を理解している」わけではなく、__文脈__に基づき__次の単語を予測するのが非常に得意__なだけです。

生成AIとは？

生成AIは、AIにしばしば関連して語られる概念です。新たなものを生み出すAIの総称です。文章を書いたり、絵を描いたり、話したり、歌ったり――既存のものを単にコピーするのではなく、新しいものを生み出せるなら、それは生成型AIです。たとえば新しいテキスト（ChatGPT）、画像（DALL·E__や__Midjourney）、動画（__Sora__など）、コード（__GitHub Copilot__など）を生成できます。さまざまな__LLM__によって、多様なタイプの生成AIが支えられています。

チャットボット：デジタル世界の案内人

チャットボットは、世界中の膨大な知識への親しみやすい入り口です。技術的な知識がなくても、会話を始めるだけで自然にAIの力を体験できます。彼らは難解な技術を私たちの言語へと翻訳してくれます。

チャットボットが使う主な技術：

• ディープラーニング：膨大なテキストデータから言語パターンを学習
• トランスフォーマーアーキテクチャ：スケーラブルかつ効率的な文脈理解を実現
• 機械学習：フィードバックをもとに継続的に改善・適応
• 生成AI：リアルタイムで人間らしい応答を生成

ただし忘れてはいけません。「人間のように理解」しているわけではありません。__理解を模倣__しているのです。今のところはそれで十分です。__AIシンギュラリティ__にはまだ到達していませんが、確実にその道を進んでいることは間違いありません。そして__ChatGPT__は？　それは長い旅路の最新の道標にすぎません。