人間が学習するときって、経験とか情報の中から「こういう時はこうするのがいいんだな」って特徴とかパターンを見つけ出して、それを体系的にまとめたものを学んでいるよね。たとえば、子供のころに「赤信号では止まるんだよ」って何度も教えられて、赤は危険だとか、信号では止まるんだとか、文脈に合わせて赤色とか信号の特徴を学んでいる。それを覚えて現実に役立てている。

AIも似たようなことやっている。たとえば、めちゃくちゃたくさんの画像を見せられて「これは犬、これは猫」って教え込まれて「犬」や「猫」というラベルで特徴を知り、それで新しい画像を見たときに「これは犬だな」って判断（推論）する。人間よりも効率は悪い気はするけれど、その代わりに幅広く広範な特徴を自分で学び取ることができる。人にはできないこともできる。学習方法には色々あってこの限りではないけれど同じようなもの。

サンプル（説明）から特徴を学んで、それを新しいデータ（状況）に当てはめてる。

やり方とかプロセスは違うけれど、人間もAIも「特徴を学んで、それをどう使うか」って同じことをしてる。学習の本質的な部分で人もAIも同じように動いているのは、AIのそれが生き物の神経を参考に考えられたアルゴリズムが根底にあるからだよね。経験から学ばないものはAIとは言わないと私は思ってる。学習という行為は、それだけで重要な意味を持っている。

こんなことを書くと、人とAIは違うのだからAIに知性は無い、とか言う人も居そうだけれど、人間であることだけが知性だなんて、私には随分と傲慢な話に感じて、とてもじゃないけれどついて行きたくない。ただの傲慢な話に興味は持てない。だって発展性が無いからね。意固地で閉鎖的だよ、呵呵。