> なのでAIのこの手の調査検索はあてにならないと結論しました。
これは、どの程度の精度を求めるかにもよるのではないかなぁ。
例えば、googleやbingの検索だって、トップの検索結果が行きなりどんぴしゃ、と
いうことはあんまりないわけです。生成AIの場合は、例えば検索のトップ５０位
ぐらいまでの情報を混ぜて、その混ざったスープの中からレンゲですくうような
アルゴリズムで文章を組み立てているわけですから、口に合うときも合わないときも
あるでしょう。例えば私は、しょっぱくさえなければ、とんこつも煮干も好きです。
> AIは検索で出たキーワードを適当に繋げているのではという疑惑が生じました。
> 日本語の文章の意味など理解していないのだろうと。
疑惑どころか、現状の生成AIのアルゴリズムは、まさにそのとおりですよ。
そうか、私のようなムダに好奇心旺盛な人でないと、裏側のアルゴリズムなんて気に
しませんものね。
ということで、以下、簡単かついささか不正確な解説。
最近のいわゆる生成AIは、大規模言語モデルと呼ばれている技術で作られています。
これは、とにかく大量の文章を放り込んで、単語同士の繋がる確率を計算させる、
というのが基本。例えば「空は」に繋がる単語は「青い」のほうが「赤い」よりも
確率は高いよね、という感じ。そして、質問文をいろいろなレベルに分解し、さらに
再構築すると、なんとなく正しそうな文章になる、というもの。
でも、大昔、例えばDOSの時代、人工無能というジョークソフトがありました。
私も「くるみちゃん」なんてソフトで遊んだものです。
これがどういう仕組みだったかというと、当時のマシンスペックの限界もあった
ことから、入力された文章をそんなに細かく分解せず、キーとなる単語を探して、
それとマッチする文章をデータベースから探して応答する、というものでした。
今のAIも、それと大して変わらない。ただ、大きく異なるのは、マシンパワーに
ものをいわせて、入力された文章をとっても細かく分解できる。そして、照合する
データベースのほうも、とてつもなく巨大になっている。さらに、照合した結果を
単純に返すのではなく、上記のように確率的に高くなるように組み合わせることで
わりと自然な日本語になる、というわけです。
だけど、このアルゴリズムの恐ろしいところは、結果だけを見ると、人間の思考と
かなり近い、ということ。そしてもうひとつ、実は人間はどのように思考するかが
正確にはわかっていない、という現実もあるわけですよ。なので、もしかしたら
純粋にアルゴリズム部分だけを考えると、実は人間の思考回路と似たようなもの
かもしれない、という疑いを拭い去ることができない。頓珍漢な答えを返してくる
のだって、アルゴリズムが悪いわけではなく、裏に控えているデータベースが悪い
だけなのかもしれないし。
意味の理解という点については、天然の人間だって、既知の情報とのパターンマッチ
を行っているだけですから、知らない言葉は理解できないわけですし。
ま、わりと単純なアルゴリズムをマシンパワーでぶん回しているだけ、と思って
それほど間違いはないでしょう。