みなさまこんにちは。12/18担当の北内です。
2回目の登場です。
はじめに
AIという単語を聞かない日はないですね。
簡単にAIの定義をおさらいしておきましょう。
引用: https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd113210.html
この図では大きく人工知能、機械学習、深層学習という分類が出てきますが、
各種メディアを見ていると「ただのチャットbotでは？」というものまでAIと呼ばれている気がしますね。
さらに、機械学習はどのように学習するかによって分類されます。
引用: https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd113210.html
なんとなく分かった気にはなるものの、あまり腹落ちしない、という方が多いのではないでしょうか。
そこで今回は皆様が一番慣れ親しんでいる(?) Mistを例にとって、実際の製品でどのように技術が利用されているのかを知り、AIの理解に繋げていきたいと思います。
この記事が皆様のAIに対する理解の助けになればと思います。
Mistの機械学習とは？
機械学習は過去のデータをもとに、現在や将来の状態についての予測を提供します。
引用: https://www.juniper.net/jp/ja/research-topics/what-is-ai-for-networking.html
一例として、決定木という手法を用いると与えられたデータから状態を予測することができます。
Mistでは例えばケーブル不良の予測に用いられています。
インターフェイスのエラーがどれぐらいか、トラフィックが双方向に流れているか、などなど複数のデータが与えられ、決定木にそってケーブル不良か否かを判断しています。
Mistの強化学習とは？
強化学習は、AIの行動の結果に対して報酬という形で評価を与えます。
これによりAIが自分の行動の良し悪しを知ることができます。
Mistでは例えば電波の自動調整に用いられています。
チャネルや出力の変更が行動(Action)に該当します。
AIの行動の結果、キャパシティやカバレッジのSLEが向上した場合、AIに対して報酬(Reward)を与えます。
これによりAIは自分の行動の結果の良し悪しを知り、どんどん賢くなっていきます。
引用: https://www.mist.com/resources/leveraging-reinforcement-learning-optimize-wi-fi/
生成AIは？
生成AIとはその名の通り、何らかのデータやコンテンツを生成してくれるAIの総称です。
機械学習や強化学習は与えられたデータをもとに予測や行動を行いますが、生成AIはデータをもとに新しいデータを生み出すという点において特徴的です。
Mistは最近のAIブームの火付け役であろう生成AIも活用しています。
実はChat GPTを使っています。プレスリリース
Marvisの機能として、ドキュメントの要約機能がベータ機能として実装されています。
Marvisはチャット形式で質問やトラブルシュートが出来る機能です。
ざっくりやりたいことをMarvisに聞くと、ドキュメントから情報を拾ってきて回答してくれます。
Chat GPTと同様、間違った回答の可能性もありますので要確認です。
参考ドキュメントも教えてくれるので確認も簡単です。
おわりに
今回はいくつかの機能をご紹介しましたが、他にもさまざまな機能がAIによって実現されています。
裏でどんなAIが使われているのか、思いを馳せてみるのも良いかも知れませんね。
引用: https://www.youtube.com/watch?v=UQD1DGLBXis
私の登場はこの記事で最後です。
皆様、良いお年をお迎えください。