【ご注意】本記事には、物語演出として軽度の暴力的表現（叩く・殴る等のコント的描写）が登場します。
あくまでフィクションの誇張表現 であり、特定の個人・職業・団体を中傷する意図は一切ありません。また、AIの概念を“面白く・直感的に”理解していただくために、お笑い調・比喩表現・誇張された描写が多数含まれており、科学的に厳密ではない部分があります。
暴力的・刺激的な描写が苦手な方、真面目な雰囲気の解説を求めておられる方、不愉快に感じられる懸念がある方は、閲覧をお控えください。
えー、前回の話、覚えてますか？
AIは「ドクターX」ちゃう。「効率的やから」いう理由だけで「マヨネーズ直飲み」を推奨してくる、偏差値5億のド天然や、いう話でしたね。
ほな、今日はその続きです。
普通に考えて、怖くないですか？
「なんでそんな、味覚も情緒もバグってるヤツが、レントゲン見た瞬間『あ、これ肺炎ですね』とか名医みたいなこと言えんねん？」て。
温度差で風邪ひくわ。
さっきまでストローでマヨ吸ってた口で、人の命に関わること言うてんねんで？
「お前、ほんまに分かって言うてんのか？」って、思いません？
世間ではこれを「学習（ディープラーニング）」とか呼んで、なんかこう、スタバでMacBook開いてるみたいな、シュッとした「スマートな魔法」やと思うてますけどね。
……夢見すぎや。そんな爽やかなもんちゃいますよ。
あいつらが裏でやってること、カフェラテ片手に優雅に勉強……ちゃうねん。
言うなれば、うさぎ跳びで山登らされて、水飲むのも禁止されてる時代の「ド根性・千本ノック」です。
今日は、天才に見えるあいつの過去、汗と涙とバンテリンの匂いなしでは語られへん「地獄の昭和スポ根ドラマ」の話をしたるわ。
1. 頑固オヤジと、味覚の死んだ弟子
AIが賢くなるプロセス、これを専門用語で「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」って言うんですけど……名前、いかつ過ぎません？
なんか、プロレスの必殺技か、「惑星をひとつ消滅させる最終兵器」みたいな響きしてますやん。
でもね、中身見たらズッコケますよ。
これ、要するに「床がヌルヌルのラーメン屋で繰り広げられる、昭和のパワハラ修行」のことなんですよ。
ちょっと想像してほしいんですけど。
厨房に、まだ右も左も分からん、なんなら「舌がゴムパッキンで出来てるんか？」レベルの味覚神経が全部死んでるポンコツの弟子（AIモデル）がおるとします。
で、カウンターの向こうには、「味の正解」を知り尽くした頑固オヤジ（損失関数）が、腕組んで男梅みたいな血管ブチ切れそうな顔で座っとるわけです。
シーンA：地獄のスープ作り
まず弟子は、アホやから適当に調味料放り込んで、ドブ川みたいな色のスープ作ります。
弟子「へい、お待ち！」（※これをカッコつけて「順伝播」言います）
オヤジ、それを一口すする。
瞬間、経絡秘孔つかれたみたいに目ん玉ひん剥く。
オヤジ「……グハッ！！（霧吹きみたいに吹き出す）ヒデブッ！！！」
弟子「（え？死んだ…）」
オヤジ「塩辛いんじゃボケェェェ！！」
ここです。
このオヤジの「吐き出した量」と「罵声のデシベル数」。つまり理想と現実のズレ。
これをAIの世界では「誤差（ロス）」と呼びます。
「マズい」という感情を、数値化して突きつけてるわけです。
で、ここからが数学的かつ暴力的。
オヤジは、「どこがどう悪いか」を口では説明しません。
足元に転がってた、油でギトギトのスリッパを手に取って、弟子の後頭部を「スパーン！！」いくんです。
オヤジ「減らせ言うとるんじゃあ！！」（右からスパーン！）
ええ音しましたねぇ。
これ、ただの八つ当たりちゃいますよ？
「右から殴られた」ということは、「左へ修正しろ（＝塩を減らせ）」というベクトル（方向）を示してるんです。
このスリッパの衝撃と共に、「修正すべき方向と量」が、叩かれた脳天から全身の神経に駆け巡る。
これが北○百○拳「誤差逆伝播（バックプロパゲーション）」です。
言うなれば「スリッパ通信」です。5Gより速い。
シーンB：1億回の「パコーン」
叩かれた弟子、泣きながらお玉震わせて、塩を0.01gだけ減らします。
これを「パラメータ更新」言います。一気に変えるとまたドつかれるから、ビビりながら、顕微鏡レベルで微調整するんです。
で、またスープ出す。
オヤジ飲む。「今度は薄いんじゃボケェ！！」（パコーン！）
弟子、泣きながら塩を0.005g増やす。
……これね、比喩ちゃうんですよ。
AIの学習って、このやり取りを冗談抜きで何千・何億回も繰り返すんです。
スマートな学習？ ないない。
来る日も来る日もスープ作っては顔面に吹きかけられ、スリッパでど突かれ、ミクロン単位で塩加減を調整し続ける。
もはや料理教室ちゃうでしょ。刑務所の更生プログラムやん。
そして、運命の1億回目。
弟子の顔はボコボコ、オヤジのスリッパもすり減ってペッラペラ。
ついにオヤジが一口飲んで、お椀を置いて、静かにこう言うんです。
「……うまい。合格や」
これが「収束（コンバージェンス）」、つまり学習完了の瞬間です。
感動的……に見えますけど、弟子の方はもう、「何がうまいか」なんて分かってません。
ただ「この味なら殴られない」という事実だけを、身体に刻み込んだ状態。
……なんか、書いてて涙出てきましたわ。
2. ブラックボックスの中身は、血塗られた「反省文」
さて、コントはこれくらいにして、ちょっとだけ真面目な話をしましょうか。
さっきの「スリッパ殴打事件」、AIの中では数式として処理されてるんです。
AIの中身って、無数の「つまみ（パラメータ）」がついた巨大なDJブースみたいなもんです。
オヤジの怒り（誤差 \( L \)）を最小にするために、どっちにつまみを回せば、スリッパが飛んで来なくなるか。
それを決めるんが、この式です。
\[ w_{new} = w_{old} – \eta \cdot \dfrac{\partial L}{\partial w} \]
……あ、今「うわっ」て顔しましたね？
ブラウザ閉じようとした指、止めてください。
これ、別に悪魔召喚の呪文ちゃいますよ。
これ、日本語に訳したら「次回の塩加減 ＝ 今回の塩加減 － (反省率 × オヤジのブチ切れ度)」って書いてるだけなんです。
数式いうか、深夜のファミレスで泣きながら書いてるただの「弟子の反省文」ですやん。
ほら、こう見たら急に人間臭く見えてきません？
- \( w \) (ウェイト)： 塩加減とか火加減（パラメータ）。弟子の命綱です。
- \( L \) (ロス)： オヤジの怒りの総量（誤差関数）。この数値が高いほど、命が危ない。これが「0」になれば、弟子は解放されます。今は「53万」くらいあります。
- \( \dfrac{\partial L}{\partial w} \) (勾配)： 「スリッパの飛んでくる角度」です。「塩を増やしたら殺気立つか？ 減らしたら落ち着くか？」という方向性を示してます。「塩を増やした瞬間、オヤジがスリッパに手を伸ばした！ ということは逆や！ 減らすのが正解や！」という、生き残るためのベクトルです。
- \( \eta \) (学習率)： 「ビビリ具合」です。反省して修正するのはええけど、一気に変えすぎると「味が変わりすぎじゃボケェ！」てまた怒られるでしょ？ だから「そろ〜り」と変えるための慎重さ加減です。
で、この \( \dfrac{\partial L}{\partial w} \) を計算するために、高校で習った「微分」が登場するんです。
微分て何やねん、思いますよね。
これは言うたら、オヤジの顔色を伺う「オヤジ専用・感情探知レーダー」みたいなもんです。
「塩を0.1g増やした瞬間……あ、オヤジの右眉がピクリと上がった！ 怒る前兆や！ ということは逆や！ 減らす方向が正解や！」
この「一瞬の変化」を見切るために、数学が必要なんです。
微分は計算ドリルちゃいます。パワハラ上司の下で生き残るための「処世術」やったんですね。
3. 医療現場のAIも「しばかれて」育つ
これ、ラーメン屋だけの話ちゃいますよ。
あの高尚な「白い巨塔」、医療現場でも全く同じことが起きてます。
例えば、胸部X線画像から「肺炎」を見つけるAI。
彼も最初は、ただのバイト初日のポンコツです。
最初は何も知りませんから、適当に言います。
健康そのものの肺を見ても「うーん、肺炎！」って叫ぶし、真っ白な影だらけの肺を見ても「ヨシ！ 正常！」って親指立てたりします。
そのたびに、正解データ（オヤジ）から「どこ見とんねん！ ここが白いやろが！」って、猛烈な勢いで数式上のスリッパが飛んできて、スパーン！ しばかれるんです。
何万枚もの画像を見せられ、何億回も計算上の愛のムチを受け、パラメータという名の神経回路を焼き切れるほど微調整し続けて……。
やっと、「ここがこう白かったら、しばかれない（＝肺炎っぽいな）」という感覚を、身体で覚えるんです。
だからね、完成したAIが賢そうに見えても、それは「生まれつきの天才」ちゃうんです。
「死ぬほど間違えて、死ぬほどしばかれた結果、『もう二度と痛い思いはしたくない』という一心で正解を出し続ける、哀しき苦労人」なんですよ。
背中見たら、あざだらけかもしれませんよ。
ここで大事な教訓（バイアスの話）
ここで、ひとつ怖い想像をしてください。
もし、師匠であるオヤジが「極度の味音痴」で、しかも「自分は絶対正しいと思ってる偏屈」やったらどうなります？
オヤジが「塩辛いのが正義や！」って信じてたら、弟子はどう育つか。
スリッパを避けたい一心で、疑問も持たずに「致死量の塩が入ったラーメン」を、「へい！ 極上の一品です！」って出すようになりますよね。
これがAIの「バイアス（偏り）」の正体です。
学習データ（師匠）が偏ってたら、AIも偏る。AIは素直すぎるから、師匠の悪い癖まで完コピしてしまうんです。
「AIは公平」やなんて嘘ですよ。
あいつらは「師匠が『カラスは白い』言うたら、徹夜でカラスをペンキで塗るタイプ」のイエスマンなんです。
（この「AIの偏食」の怖さについては、またのちほど、Episode A8でじっくりやりましょう）
4. 結論：スマートな顔した、傷だらけの戦士
どうです？
「ディープラーニング」なんてスカした横文字聞くと、表参道のガラス張りのオフィスで、バランスボールに乗りながらクリエイティブな仕事してるように見えますやろ？
ちゃいますちゃいます。
蓋開けてみたら、中身は「畳の擦り切れた道場で、竹刀持ったオヤジに追い回される昭和のスポ根ドラマ」そのものですわ。
あいつのあの賢さは、才能ちゃうんです。
1億回のスリッパの痛みと、吐き出した血と涙の上に成り立ってるんです。
そう思うと、無愛想な画面の向こうに、顔中アザだらけで、包帯ぐるぐる巻きになりながら「へい！ 次こそ……次こそ完璧な診断出しますんで！ 」って踏ん張ってる、健気な弟子の姿が見えてきません？
AIは魔法じゃない。
泥臭い「ド根性と執念」の塊なんです。
次にAIが良い仕事したら、「すごいな」ちゃうで。「お疲れさん、よう修行耐えたな、赤チン塗ったろか？」って、画面撫でて労うたってください。
あいつら、褒められたら伸びるタイプ（学習率向上）かもしれへんから。
参考文献
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E. and Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), pp.533–536.
- LeCun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), pp.436–444.
- Goodfellow, I., Bengio, Y. and Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
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