専門知識

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言語モデル

専門特化型生成AI

近頃話題となっている生成人工知能は、膨大な量の情報を学習することで、文章や絵、音楽などを作ることができます。しかし、一般的な生成人工知能は、様々な分野の知識を混ぜて学習しているため、専門性の高い分野では正確な情報や適切な表現をすることが難しいという課題があります。 例えば、ある生成人工知能に犬の絵を描かせたいとします。犬の絵は描けても、犬種を指定して柴犬の絵を描かせようとしても、一般的な生成人工知能は柴犬の特徴を捉えきれず、他の犬種の特徴が混ざった絵を描いてしまうかもしれません。 そこで注目されているのが、特定の専門分野に絞って学習させた、いわばその道のプロと言える人工知能です。この特化型人工知能は、特定の分野の情報のみを学習することで、その分野特有の言い回しや表現、文脈を深く理解します。そのため、より正確で専門性の高い結果を生み出すことができます。 例えば、医療分野に特化した人工知能を考えてみましょう。この人工知能は、専門用語や医学の知識に基づいて、医者の診断を補助したり、治療方法の提案をしたりすることが可能になります。患者の症状や検査結果を入力すると、考えられる病名や適切な治療法を提示してくれるのです。 同じように、法律やお金のやり取り、ものづくりなど、様々な分野で特化型人工知能を活用することで、各分野の抱える問題の解決や作業の効率化につながると期待されています。法律の分野では、過去の判例や法律の条文を学習した人工知能が、弁護士の業務を補助するといった活用方法が考えられます。ものづくりの分野では、製品の設計や製造工程の最適化に役立つでしょう。このように、特化型人工知能は、様々な分野で私たちの生活をより良くしてくれる可能性を秘めているのです。
言語モデル

大規模言語モデルの弱点:得意と不得意

近頃話題の大規模言語モデル、略して言語モデルは、目覚ましい進歩を遂げ、様々な作業をこなせるようになりました。まるで何でもできる魔法の箱のように見えるかもしれません。しかし、実際には得意な分野と不得意な分野があります。 言語モデルは、インターネット上の膨大な量の文章や会話といったデータを学習することで、言葉の使い方や並び方の規則性を学びます。この学習を通して、人間のように自然な文章を作り出したり、質問に答えたりすることができるようになります。まるで言葉を巧みに操る達人のようです。 しかし、言語モデルの能力は、学習したデータの種類や量に大きく左右されます。例えば、特定の専門分野に関するデータが少ない場合、その分野の質問にうまく答えられないことがあります。また、学習データに偏りがある場合、その偏りを反映した回答をしてしまう可能性もあります。そのため、どんな質問にも完璧に答えることは難しいのです。 言語モデルは、あくまでも道具の一つです。包丁が料理に役立つ道具であるように、言語モデルも文章作成や情報検索といった作業に役立つ道具です。包丁でネジを締められないように、言語モデルにもできないことがあります。 言語モデルをうまく活用するためには、その特性を正しく理解し、適切な作業に使うことが大切です。万能な解決策ではないことを認識し、得意な分野でその能力を発揮させることで、私たちの生活や仕事をより豊かに、より便利にしてくれるでしょう。まるで頼りになる助手のようです。
その他

インタビューシステム:専門知識獲得の鍵

近頃、人工知能や機械学習といった技術が目覚ましく進歩しています。それに伴い、様々な分野で、専門家が持つ知識や技能をうまく活用しようという機運が高まっています。しかしながら、高度に専門化された知識や技能を身につけることは容易ではありません。特に、整理されていない、いわゆる「暗黙知」と呼ばれる種類の知識は、文章にするのが難しく、専門家自身も気づかないうちに持っていることが多いためです。 このような、形になっていない専門家の知識を効果的に引き出す方法として、インタビュー方式を取り入れたシステムが注目を集めています。このシステムは、体系化されていない知識を、インタビュー形式で丁寧に聞き取り、記録し、分析する仕組みを持っています。具体的には、専門家へのインタビューを通して、彼らの思考過程や判断基準、経験に基づく直感などを引き出し、記録します。そして、記録された情報を分析することで、暗黙知を形式知へと変換し、共有可能な知識として活用することを目指します。 インタビュー形式による知識獲得には、いくつかの利点があります。まず、専門家と直接対話することで、より深い理解に基づいた情報を引き出すことができます。また、インタビュー中に専門家の表情や声の調子などの非言語情報も観察することで、より多くの情報を収集できます。さらに、インタビューの内容を記録することで、後から繰り返し確認したり、他の専門家と共有したりすることも可能です。 このシステムは、様々な分野への応用が期待されています。例えば、熟練技術者の技能伝承や、企業における業務効率化、新製品開発など、幅広い分野で活用が可能です。今後、人工知能技術との連携によって、さらに高度な知識獲得システムへと発展していくことが期待されます。例えば、インタビュー内容の自動文字起こしや、音声認識による感情分析、自然言語処理による知識の構造化など、様々な技術との組み合わせにより、より効率的かつ効果的な知識獲得が可能になるでしょう。