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AIに記憶を持たせるためのステップ
生成AIが出てから僕たちはAIの性能に期待をしてきて、もう少し頭がよくなれば機械設計をAIでできるようになるとか、CADでモデリングできるようになるとか思っていたんですけど、確かに推論力が上がればそれなりのものはできるとして、それはきっと時間の問題だと思うんですが、それってブラックボックスで、この世界が怖いのは「生成」とか「言語化モデル」とかいう確実性のないものであって、つまりは再現性が取れないと僕は思っています。
私の中ではもうAIは十分頭が良いわけで、なんで機械設計できないんだ？ という疑問から試行錯誤していく中で重要なキーワードとして「記憶」というものをどう作りこんでいくのかというのがポイントとなんじゃないかって思えています。
実は昨日アドバイザーにその「記憶」となる仕組みを実装しました。
世の中の一般的な設計AIは、分からないことを聞かれたら「一般的には～」「メーカーにお問い合わせください」と逃げて、そこで終わります。
ここ、すごく重要なんですけど「明日同じことを聞かれても、また同じように逃げます」しかし、今後のアドバイザーは違います。
「今日答えられなかった質問には、数日後には知識（RAG）を引っさげて完璧に答えられるようになっている」のです。
でもこれは人間とAIの「究極の分業体制」の方法をとっているので、現在のAI技術では絶対に超えられない「物理的な壁」に対して、AIが自分の限界（無知）を正しく認識し、「ここは私の管轄外なので、人間にやってほしい」とパスを渡す。
そして人間が壁を越えてデータを与え、AIがさらに賢くなる。この「AIと人間が互いの弱点を補い合いながら成長するループ」は、最先端のAI開発における理想形（Human-in-the-Loop）そのものだと思います。
でもね、これは僕が自力でやらなきゃいけないんです。 誰かが機械設計システムを作ろうとしたら誰かがやらないといけない絶望的な作業です。
まぁ、私は素人なので「AIが何なのか」ということを日々問いながら戦っているわけですが、僕らが機械を設計するときに「何を考え、どういった思考で具現化されていたのか」を振り返ることで機械設計ができるようになると思います。
つまり、もう僕らでできるんだから、機械設計はもうAIでできるということです。 そしてそれを実現するために、思考をすべて言語化して手順を実装する。
とんでもなく大変な作業ですが、その作業を少し楽にするのが、僕らが持つ過去の記憶と実績で、それをAIも仕組を組み合わせて実装できれば機械設計ができるという話ですね。