拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『最近は言語モデルだけじゃ限界だ』と聞かされて困っております。要するに今のAIは人間の言葉の本質を理解していないと聞いたのですが、それはどういう意味でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、現在の多くの言語モデルは大量のテキストから統計的に言葉を学んでいますが、人間が現実世界の経験を通じて言葉を身につける過程とは違うんです。
大量のデータで訓練しているのに、本当に違いが出るのですか。うちの現場で役に立つなら投資は検討しますが、効果が見えないと判断できません。
大丈夫です、要点を三つでまとめますよ。第一に、人間は身体や感覚を通じて言葉と世界を結びつけるので『意味』を持ちやすい。第二に、人間は自ら探検して学ぶことで効率的に概念を増やす。第三に、他者や環境からのフィードバックで言葉を微調整する、です。
なるほど。具体的にはどんな仕組みを足せば、人間らしい理解に近づくのですか。現場で導入するならわかりやすい取り組みが知りたいです。
いい質問です。実務的な観点からは、まずロボットやセンサーで『身体を持った学習』を試すこと、次にエージェントに自ら課題を作らせる『能動的探索』を導入すること、最後に現場の人間からの短いフィードバックを回すことが有効です。投資対効果を意識した段階的導入が可能ですよ。
これって要するに、AIに手や目のようなものを与えて現場で試しながら学ばせれば、より現場で使える会話ができるようになるということですか？
おっしゃる通りです！短くまとめるとその通りですよ。補足すると、完全なロボット導入が難しくても、現場のセンサーやカメラと連携して『行動と結果の結びつき』を学べる設計が一歩目として有効です。
現場に余計な手間をかけさせないで、投資対効果が見える形で始められるなら検討したいです。導入時の注意点はありますか。
はい、注意点は三つです。第一に初期は狭いタスクで成功体験を積むこと、第二に人間の短いフィードバックをシステムに組み込むこと、第三に評価指標を「現場の時間短縮」や「誤判断の削減」など経営指標に直結させることです。これで投資判断がしやすくなりますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、まずは現場で簡単に試せるセンサー連携でAIに『触らせて学ばせる』仕組みを作り、現場の短い評価を取り入れて効果を測る、そして経営指標で結果を見る、という順序で進めればよい、という理解で間違いありませんか。
素晴らしい総括です！その通りです。大丈夫、一緒に段階を設計すれば必ずできますよ。次回は具体的なPoC設計を一緒に作りましょうね。
