Up 教えられないことを教える 作成: 2026-05-21
更新: 2026-05-21

    歩行AI づくりは，
    　　画像認識AI
    　　チャットAI (LLM)
    をつくる場合と比較すると，その特徴がよく見えてくる。


    画像認識AI は，モデルにつぎの形のデータを入力してつくる：
    　　画像と，その画像で認識すべき対象の名
    　　　の対(ペア)
    モデルに対象の名を言わせ，それが正解になるようにパラメータ値を調節する。
    これを，ビッグデータを用いて繰り返す。

    チャットAI は，モデルにテクストを入力してつくる。
    モデルにつぎのトークンを言わせ，それがテクストの通りになるようにパラメータ値を調節する。
    これを，大量のテクストを用いて繰り返す。
    画像認識AI づくりのときは「正解」があったが，チャットAI づくりのときは無くなる。(次トークンは，｢正解｣ ではない。)

    そして，歩行AI になると，訓練用データが無くなる。
    モデルが試行錯誤のジタバタをする環境を与え，モデルにただジタバタさせる。
    すると，モデルは自力で歩行能力を獲得する。


    画像認識AI，チャットAI，歩行AI のこの順番は，教えようとすることがだんだんと教えにくくなる順番である。
    そして，｢教えられないことを教える｣ は，｢自立をサポート｣ の形になるというわけである。

    ｢背中で教える｣ ということばがあるが，これは意地悪をしているわけではない。
    教えたくても教えられない領域がある，ということを言っているわけである。