AIって、
なんだろう？
写真を見分けたり、言葉をつくったり。AIは便利な道具。でも、どうやって答えを出しているのかな？ 藤本研究室の案内役と、身近な例から探ってみよう。
小中学生にも、AIを初めて学ぶ大人にも。難しい言葉には「？」を付けました。押すとその場で説明が読めます。
さあ、一緒にのぞいてみよう！
ひらめきと、じっくり観察。
あおいは「やってみよう！」が得意。はるは「なぜそうなるか」を丁寧に確かめます。ふたりと一緒に、AIのふしぎを見つけよう。
青いロボットの名前は、ROBORON。
ROBORONは、周りを感じるセンサー、判断するAI、体を動かす仕組みを組み合わせるフィジカルAIをイメージして生まれた、FUJIMOTO LABの案内役なんだ。ロボットそのものがAIというわけではないよ。AIの判断が体の動きになって見えると、しくみを考えるのがもっと楽しくなるね。
AIは、何をしているの？
AIという言葉は広いけれど、この教材では「例から学び、新しいものについて答えを出すAI」を中心に考えます。
へぇ、この青いロボットってAIなんだ！ 宿題の答えもぜんぶ教えてくれるのかな？
いい質問だね。あの青い子はROBORON。ロボットそのものがAIというわけではないんだよ。カメラやセンサーで周りをとらえ、AIの判断を体の動きにつなげるフィジカルAIをイメージして生まれた、FUJIMOTO LABの案内役なんだ。AIには写真を分けたり文章を作ったりするいろいろな技術があるけれど、何でも知っているわけではないよ。宿題の答えも自分で確かめようね。
つまり、AIの答えはそのまま正解とは限らない、ということでしょうか。
そのとおり。いい考え方だね。AIが何を材料にし、どう試したかを見れば、答えを上手に使えるようになるんだよ。
※ これは機械学習を使うAIの一例。AIには、ほかにもいろいろな作り方があります。
「覚えた」と「使える」は別だよ。
リンゴの写真を100枚覚えたら、リンゴ博士になれるんだね！
うん、でも写真100枚が全部赤いリンゴだったら、青いリンゴや暗い場所のリンゴに困るかもしれないね。だから学習に使っていない写真でも試すんだよ。
練習問題だけでなく、初めて見る問題でも確認するのですね。人のテストと似ています。
練習用の例
写真と答えの名前、つまりデータとラベルを使い、AIの中の数字を調整します。ここでよく当たっても、まだ安心はできません。
初めて見る例
学習に使わなかった写真で推論してみます。暗い写真で間違えたら、光の違いも試すきっかけになるよ。
やってみよう：もし学習用が「赤いリンゴ＝白い机」「黄色いバナナ＝黒い机」ばかりだったら？ AIは果物ではなく、机の色で見分けてしまうかもしれない。これはデータの偏りの一例だよ。
AIは、何を手がかりに分けるの？
写真も音も、違いを見つける手がかりを数字で表してから比べることが多いんだ。これを特徴を取り出す、と呼ぶよ。
へぇ、リンゴなら「赤い！」だけで決めちゃいそう。でも青いリンゴもあるよね？
いい気づきだね。色だけでなく、丸い形や輪郭も手がかりにできるんだよ。音なら高さやリズムを使うこともある。ただし背景の色を覚えてしまう場合もあるから、最後に新しい例で確かめよう。
入力から特徴を取り出し、学んだ例と比べて仲間を決め、結果を検証するのですね。
人が手がかりを決める方法
色・明るさ・形などを人が選んで数字にし、似た例を探すk-NNや、数字の組み合わせを学ぶMLPで分ける。まず手がかりを見える形にできるよ。
手がかりも学ぶ方法
深層学習では、写真から役立つ模様や形の表し方も学ぶ。画像の小さな部分を見るCNNなど、仕組みによって名前があるんだよ。どの方法でも、初めての例で確かめることが大切。
音なら？ 音の高さ・時間・強さを「音の絵」にしたスペクトログラムを手がかりにできるよ。写真・音・表の数字では、材料に合う特徴と方法を選ぶんだ。
得意な仕事は、それぞれ違う。
AIをひとまとめに「すごい」と見るより、何をする道具かを分けて考えよう。
見分けるAI写真や音を仲間ごとに分類する。例：リンゴとバナナ、拍手と口笛。
つくるAI生成AIは文章などを作る。自然な文でも、正しいかは人が確かめるよ。
試して学ぶAI迷路で動き、報酬を手がかりにゴールを目指す。寄り道も発見のもと。
AIに、何を見せる？
ケース1：リンゴを見分ける
赤いリンゴの写真が10枚あります。初めて見るリンゴにも強くするなら、次にどんな写真を増やしたい？ 選ぶと、AI先生と学生たちの図で結果を見られるよ。
どちらかを選ぶと、理由と図がここに出るよ。
便利だからこそ、人が考える。
わっ、AIが教えてくれた答えを友だちに送ろうとしてた！ まず確かめなきゃ。
気づけてえらいね。生成AIは、ときどき本当ではないことも自然な文で話すんだよ。大切なことは別の資料でも確認しよう。人の写真や名前も、勝手に入力しないようにね。
① 答えを確かめるAIの説明や数字をうのみにせず、信頼できる資料や人に確かめよう。もっともらしい間違いもあるよ。
② 人の情報を守る自分や友だちの名前・顔・声などの個人情報は、入力する前に確認しよう。
③ 誰かが困らないか考えるデータの偏りで判断が不公平になることも。AIを使う人が最後まで責任を持つよ。
「どうして？」を、試してみよう。
読んで終わりではなく、条件を一つ変えて、結果の違いを探そう。失敗も立派な発見だよ。