AI時代に生き残るために必要なのは数学だけ!?
「数学？今さら？AIでお金を稼ぐってそれだけ？」って思ったあなた、待ってください。
もしかしたら、あなたが知らない“重要な真実”がここに隠れているかもしれません。
これを見逃すと、AI時代に取り残されるかも…。
知っておけば、今すぐできる未来の“ゲームチェンジ”が見えてくるかもしれません。
AI時代にどんな学問を学べばいいのか？こんな質問がコメントでよく見受けられた。
AI時代の医大進学と企業の未来はどうなる？（feat. AIの影響を受ける企業たち、BofA、医療業界の革命と進化）
もしAI関連でお金を稼ぎたいのであれば、次の3つの学問が必須だと思う。
- 確率と統計：確率分布、統計的推論、仮説検定、回帰分析など
- 線形代数と微積分：ベクトル、行列、演算、多変数微積分など
- 情報理論：エントロピー、情報量、チャネル容量など
これらの中で最も大事なのは、やっぱり線形代数だ。
線形代数はAI開発者にとって、必須の数学だ。ベクトルや行列など、AIの基本がすべてここに詰まっているからだ。これを理解しないと、AIの世界に足を踏み入れることすら難しい。
「情報理論のチャネル容量」というのは、通信システムで、どれだけ多くの情報を誤りなく送れるかを表す概念だ。イメージしやすいように言うと、道路の幅に似ている。道路が広ければ広いほど、多くの車が通れるように、チャネル容量も広ければ広いほど、多くの情報を送れるんだ。
でも、単に道路が広ければいいわけじゃない。信号や交通渋滞、さらには道路のノイズが問題になってくる。同じように、情報の伝送にもノイズが影響するんだ。ノイズはデータの正確性を下げ、AIの学習能力を損ねてしまう。だから、ノイズを除ける力がAIをうまく使うためのポイントになる。
AIを使うときに重要なのは、データの本質的な情報をきちんと抽出することだ。そして、それを正確に学習することがAIの最適化に繋がる。情報量が増えれば増えるほど、エラーも増えるけれど、それを減らすことが最も重要な課題なんだ。
さらに、多変数微積分やベクトル、空間座標のような幾何学的な概念が必要になる。これらは、画像処理やロボティクス、データ視覚化に活かされる部分だ。
線形代数はGPU加速の基盤となり、並列処理で最適化された大規模行列演算は学習速度を劇的に向上させる。機械学習、ディープラーニングと関連するほとんどの演算が線形代数に基づいている理由だ。
人工知能に必要な数学は線形代数、多変数微積分学で、ここに統計学が加わる。
確率分布、統計的推論、仮説検定法などは、不確実なデータで予測モデルを作る機械学習とAIの核心的理論的基盤の一つだ。
もし線形代数が初めてなら、Gilbert Strangの『Introduction to Linear Algebra』が出発点となるだろう。MITのOCWを通じてYouTubeに著者の講義がアップされているので、ぜひチェックしてみてほしい。
実際、上記の内容は外国語のように難しくて理解できなかったかもしれない。
AI関連の仕事でお金を稼ぐためには、数学や統計学などがますます重要になってきているということだけ理解しておけばいいだろう。
私たちはAI関連でお金を稼ぐ人ではなく、AIをたまに使うユーザーだ。
ユーザーは数学や統計学を勉強する必要はない。
AIを使う時に重要なのは「質問する力」と「嘘を見抜く力」だ。
AIを使ったことがある人なら、どれほど「質問が重要か」と「AIがどれほど巧妙に嘘をつくか」を知っているだろう。
AIの嘘を見抜けずにAIを活用すると、バカになり、笑い者になってしまう可能性がある。
最近、ChatGPTの回答だけをコピーして投稿する人がいる。
そんな人を見ると「じゃあ、君の考えはどうなんだ？」と聞きたくなる。
「重要なのは私の考えと能力であり、AIはそれを助ける補助ツールとして使うべきだ」と考えている。
自分の考えを持ち、AIの嘘を見抜ける力を手に入れる方法
AI時代、何が一番大事かって、ただ「AIを使いこなす力」だけではない。
自分の頭で考え、AIの嘘を見抜く力が必要だ。では、どうやってそれを手に入れるか？
簡単だ。広く読み、深く考えることがすべての鍵だ。
正解は意外にも、シンプルで基本的なところにある。
人が情報に踊らされる中、本当の力はシンプルさに隠れている。
だからこそ、常に疑問を持ち、自分の思考をアップデートし続けることが必要だ。
