学習と思考の定義と分類

学習の定義

心理学における学習の定義：経験による行動の変化

この定義をAIに適用すると、おかしなことになります。
例えば、生成AIがランダムな文字列しか返答しなくなることも「変化」です。

試験成績が悪くなる変化を、普通は学習と呼びません。
そこで、次のように定義するのが妥当でしょう。

学習の定義：推論でより良い回答を出せる状態への変化

良い回答とは何なのかは、自由に指定できます。
単純に情報を丸暗記で記憶するだけでも学習になります。
既存の情報から規則性を見つけるだけでも学習です。

学習と思考の分類

AIの学習というと事前学習のイメージが強いと思います。

事前学習とそれ以外の学習は、次のように分けられます。

事前学習：解くべき問題が明確になる前の学習
　　　　（訓練フェーズでの学習）
怠惰学習：解くべき問題が明確になった後の学習
　　　　（推論フェーズでの学習）

また心理学では思考について次のような分類があります。

速い思考：直感的な思い付き。精度が悪い
遅い思考：意識的に行う論理的な思考。精度が良い

ただし、思考と学習は同じではありません。
思考中は、何かの答えを出そうと推論しています。

学習と思考(推論)の関係

推論と学習の関係は次のようになります。

速い思考は、問題が与えられた瞬間に思いつくことができるので、怠惰学習はしていません。

遅い思考は、問題が与えられた後に、より良い答えを思索するので、怠惰学習もしています。
事前学習のみよりも、加えて怠惰学習もしている方が、精度は良くなります。

人間とAIが行う学習の違い

人間やAIが行う学習を表にまとめました。

AIには推論フェーズで学習するものもありますが、事前学習の延長線上の学習です。

一方、人間の速い思考と遅い思考は、別メカニズムです。

いくら事前学習のデータを増やしても、人間の意識のような怠惰学習のできないAIは、精度に限界があります。

また、理想の知能は無限の計算能力を持っている想定なので、事前学習する必要がありません。
問題が与えられてから学習を始めた方が、その問題に特化した効率よい学習ができます。