Few-shot学習:少ないデータでAIを賢く
人工知能に指示を出す際、私たちは言葉を使って意図を伝えようとします。しかし、「面白い映画を探して」と頼むように、言葉だけでは真意がうまく伝わらない場合があります。なぜなら、「面白い」と感じる基準は人それぞれだからです。
このような場合に役立つのが、Few-shotと呼ばれる学習方法です。Few-shotは、少量のデータから人工知能に学習させる手法です。例えば、「面白い映画」の例として、自分が面白いと感じた映画をいくつか人工知能に提示します。すると、人工知能はそれらの映画に共通する要素を分析し、「面白い映画」の定義を自ら学習します。
従来の機械学習では、大量のデータを使って学習させる必要がありました。しかし、Few-shotを用いることで、少ないデータからでも人工知能に複雑な概念を理解させることが可能になります。これは、まるで私たち人間が、少しの経験からでも新しいことを学びとっていくプロセスに似ています。
Few-shotは、人工知能が人間の意図をより深く理解し、私たちの期待に近い反応を返すために、重要な役割を果たすと期待されています。