AI入門

※本記事は「AIと責任」をテーマにした連載の一部です。まず、はっきりさせておきたい。AIは誤ることがある。 でも、そこに責任はない。なぜなら、AIは判断しているわけでも、何かを意図しているわけでもなく、ただテキストを返しているだけだからだ。正しいかどうか、使うかどうか、その結果を引き受けるかどうかは、常に人間側に残っている。それは冷たい話ではなく、そういう仕組みとして作られているだけだ。AIは道具であって、判断の主体でも責任の主体でもない。ここを曖昧にしたまま使うと、あとで必ずしんどくなる。

※本記事は「AIと責任」をテーマにした連載の一部です。AIって、結局どこまで任せていいんだろう。 使った方がいいのか、それともまだ早いのか。 正直、よく分からないまま距離を取っている人も多いと思う。一方で、 「AIに聞けば何でも答えてくれる」 「もう考えなくていい」 そんな期待を向けている人もいる。でも、この2つは実は同じ場所でつまずいている。 それは、AIにどこまで責任を持たせていいのか分からないという点だ。

こんにちは！こんばんは！🌸 「AIって何から始めればいいか分からない…」そんな人におすすめなのが、AIで遊ぶこと🎮✨ 真面目に使わなくてもいいんです。ゲーム感覚で遊んでいるうちに、自然とAIの使い方が身につきます😊 今日は、楽しみながらAIに慣れる方法をご紹介します！ 🌈 AIで遊ぶって、どういうこと？ AIは仕事や勉強だけじゃなく、遊び相手にもなってくれます🎭 しりとり、なぞなぞ、物語作り、クイズ――一人でも飽きずに楽しめて、気づいたら「AIとの会話」に慣れているんです💡 🎮 おすすめの遊び方7選 🔤 ① しりとり対決 「しりとりしよう！」と言うだけでスタート。AIは結構強いですよ😆 🧩 ②…

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1. 起源と歴史：行動は“おやつで釣る”ところから始まった？ 強化学習（Reinforcement Learning, RL）は、行動主義心理学、特にエドワード・ソーンダイク（猫を箱から出す実験）やB.F.スキナー（スキナーボックスで鳩に課題を）に端を発しています。行動に報酬が伴うと、その行動が強化されるという「効果の法則」です。 AI分野では1970年代末、R.Sutton と A.Bartoが「強化学習」の理論基盤を樹立。**マルコフ決定過程（MDP）と時間差学習（TD）**を導入し、モデルが環境を知らなくても報酬を最大化できる仕組みを構築しました。 1990年代にはIBMのTD-Gamm…