転移学習の基本
今回の探求へようこそ。今日は、AIの世界でよく聞く転移学習、これについて、特に教育の分野でどう使われているのか、そして、どんな課題があるのか、一緒に見ていきたいと思います。
手元にはですね、この技術を研究者向けに解説したノートがありまして、この転移学習がどうして便利で、でも同時に注意も必要なのか、その辺の確信に迫れたらなと。
そうですね。学んだことを他に生かすって言葉だけ聞くとすごく良さそうですけど、特に人、それも教育データが絡むと、なかなか一筋縄では行かないことが多いんです。
どこで知識がうまく転移して、どこで問題が起きるのか、そこを探っていきましょうか。
はい。まず、基本のところからなんですけど、転移学習ってものすごく簡単に言っちゃうと、例えば、たくさんの写真で犬と猫を見分けられるAIがいるとして、その経験を生かして、今度は狐と狼をより早く学習できるようになる、みたいな、そういうイメージであってますか?
はい、その通りです。基本的な考え方はまさにそれですね。AIモデルが初期の層で学習した輪郭とか色みたいな、割と基本的な特徴認識の能力、それを再利用して、最後の層だけを新しいタスク、今のお話だと、狐と狼を見分けるっていうタスクに合わせて微調整、ファインチューニングするわけです。
なるほど。ゼロから全部学ぶより効率的だと。
そういうことです。開発時間とか必要なデータ量も節約できることが多いですね。
でも、ここに落とし穴があると。ノートにあった例だと、大人の英語学習データで訓練したAIを、例えば中学生に使う場合。
あー、ありましたね。
似てるようで違うから、うまくいかないことがあるっていう。
それがいわゆる負の転移と呼ばれる現象ですね。元の学習経験が新しい課題に対して逆に邪魔になってしまう。
邪魔にですか?
例えば、大学生が書くようなすごく洗練されたエッセイを評価するAIを高校生に使ったとします。
そうすると、AIは大学生レベルの複雑な論理構成とか語彙の豊富さみたいなのを良いものとして学習しちゃってるので、高校生らしいシンプルだけど光るものがある表現とか、発展途上の部分を不当に未熟だって低く評価しちゃう可能性があるんです。
うーわ、それはちょっと怖いですね。AIは正直にでもずれた基準で判断しちゃうみたいな。
まさに、ずれたまま正直なんですよ。悪気はないんですけどね。
もう一つ、これもちょっと怖い名前だったんですけど、カタストロフィック忘却、破滅的忘却ですか?
あー、はいはい。カタストロフィックフォゲッティング。
新しいことを学んだら、前に覚えたことをすっかり忘れちゃうっていう。
人間にもありそうな響きですけど、AIにとっては結構深刻な問題で、例えば、中学生が数学でつまずきやすいパターンを一生懸命AIに学習させたとしますよね。
そのAIに、今度は高校生の数学のデータを追加で学習させたら、その途端にあれだけ学習させたはずの中学生に関する知識とかパターンを、もう綺麗に忘れてしまうなんてことが起こりうるんです。
えっ、そんな綺麗に忘れちゃうんですか?
ええ、しかも厄介なのは、外から見て、AIが何を忘れてしまったのかっていうのが、すごく分かりにくいんですよ。
AIの倫理と設計の重要性
うーん、それは困りますね。じゃあ、教育現場でAIを使うときって、どういう点に気をつければいいんでしょうか?
まず、大前提として、安易に使わないということですね。
もとのデータ、つまりソースとなったデータと応用したい先の文脈、例えばそれが、新学校のデータなのか、通信性高校のデータなのか、都市部なのか、地方なのか。
なるほど、背景が全然違いますもんね。
その違いをまず深く理解する必要があります。その上で、最近注目されているのが、HCXAI、つまり人間中心の説明可能なAIっていう考え方です。
HCXAI?
はい。なぜAIがこの判断をしたのか、なぜあなたにこの教材が推薦されたのかっていう問いに対して、AIがちゃんと人間の言葉で、しかも教育的に意味のある形で説明できるか、そこがすごく重要になってきます。
確かに、理由が分からないと先生も生徒も納得できないし、改善もできないですよね。
その通りです。
あと、ノートでは公平性とかプライバシーの問題も指摘されてましたね。データ自体に、例えば男女で成績の傾向が違うみたいなバイアスが含まれていると。
それが、意図すずAIによって再生産されたり増幅されたりしてしまう危険性があるわけです。
ですから、どんなデータをどういう範囲で集めて使うのか、ちゃんと決めておくこと、それからデータに潜むバイアスを検出する仕組み、そして導入した後も継続的に検証していくっていう、設計して運用して振り返る、このサイクルが不可欠なんです。
なるほど。AIはあくまでツールであって万能ではないと。
そうですね。AIは代わりに考えてくれる存在じゃなくて、私たちが考えるためにきっかけを与えてくれる、そういう存在として捉えるべきなのかなと思います。
今回の探究で見えてきたのは、転移学習ってすごくパワフルな技術だけれども、特に教育みたいに一人一人の状況とか背景がすごく大事な分野では、その文脈をちゃんと理解して、透明性とか公平性にも配慮した、すごく慎重な設計と運用が必要なんだなということですね。
まさにおっしゃる通りです。技術的にできるっていうことと、教育的に意味がある、有益であるっていうことはイコールではないんですよね。
研究の現場なんかでも、この理論と実践のギャップに結構頭を悩ませているっていう声はよく聞きますね。
そういう技術的な可能性と倫理的な課題とか、実践での難しさとか、いろんな要素が絡み合ってくると、一体どこから手をつければいいんだろうとか、この方向で進めたら本当に大丈夫なのかなって思考がグルグルしちゃう感覚、これあなたにもありますか?
ええ、ありますね。特に新しい分野だったり、複雑な問題だったりすると、情報が多すぎて、どこが本筋なのか、どう進めばいいのかわからなくなってしまう。まさに迷子のような感覚。
ああ、迷子。
もし、そうした研究とか学びの途中で道に迷いがちな感覚、情報が整理しきれなくて次の一歩が踏み出せないみたいな感覚を書かれているならですね、このノートの最後にちょっと紹介されていたんですけど、多動迷子コーチングメルマガっていうのが、もしかしたら思考整理するヒントになるかもしれません。
へー、多動迷子コーチングメルマガですか?
ええ、AIとの対話形式を取り入れているらしくて、自分が抱えている問いを整理したり、進むべき方向性を見直したりするのに、役立つ視点を提供してくれるということみたいですよ。
なるほど。今日のこの転移学習の話もそうでしたけど、知識や技術をどう応用していくかって、本当に奥が深いですよね。
そうですね。
この探究があなた自身の学びとかお仕事における応用について、何か新しい視点をもたらすきっかけになっていれば嬉しいです。ではまた次回の探究でお会いしましょう。
