推論
Inference
学習済みのAIに新しいデータを入力して、予測や判断などの答えを導き出すプロセスのこと
簡単に説明すると
推論は、トレーニングを終えたAIが、新しいデータを受け取って答えを予測したり判断したりする処理のことだよ。 例えば、スマートフォンのカメラが写っているものを『猫』だと見分けたり、翻訳アプリが外国語を日本語に直したりする時に、この処理が行われているんだ。 AIが私たちの身の回りで実際に機能を発揮しているのは、すべてこの推論のステップがあるからなんだよ。
名前のヒミツ
Inference（インファレンス）と呼ばれるよ。 英語の『inference』には、すでにある手がかりや事実をもとに『推し量る』や『結論を導き出す』という意味があるんだ。 AIの分野でもこの言葉通り、これまでに勉強した知識を使って、目の前にある新しい問題に対して『きっとこうだろう』と答えを出すことを指すんだよ。
くわしく見てみよう！
推論とは、十分に学習を重ねたAIに新しい情報を与えて、予測や判断などの結果を出させることだよ。
イメージとしては、教科書をしっかり読んで勉強した後に、テストの本番に臨んで問題を解くようなものなんだ。
AIを動かすには、事前の準備である『学習』と、本番の『推論』という2つの大きなステップがあるんだ。
学習の段階では、大量のデータを使って正しい答えの導き方を徹底的に叩き込むよ。
そうして賢くなったAIが、実際にユーザーから送られてきた写真や文章を見て『これは何だろう』と考えるのが推論なんだよ。
スマートフォンの写真アプリが自動で犬や風景を分類したり、翻訳アプリが言葉を変換したりする時に、この推論が実行されているんだ。
学習には高性能なコンピューターと長い時間が必要だけど、推論はすでに身につけた知識を使うため、より少ない計算量で結果を出すことができるよ。画像を見分けるような軽い処理はスマートフォンやパソコンの中で直接行われることもあるけれど、大量の言葉を扱う生成AIなどの場合は、インターネットの先にある強力なサーバーで処理されるため、結果が届くまでに数秒から数十秒かかることもあるんだよ。