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昨年、OpenAIは待望のo1モデル（コードネームQAR）を世界に公開しました。このモデルは初めて、単に答えを記憶するだけでなく、実際に推論できることを実証しました。しかしOpenAIの問題点は、まさに「オープン」ではないということです。彼らはこのモデルについて軍事機密レベルの秘密を保持しており、実際にモデルの思考プロセスについて尋ねただけでもアカウントが停止される可能性があります。
ですが、このような強力な技術を誰からも隠し通すことはできません。特に中国のような手段を持つ国からは。さて、明らかな疑問は、OpenAIはこの工学の驚異をどのように構築したのか、その秘密の方程式、いわば秘伝のソースは何なのかということです。
幸運なことに、中国の優秀な研究者チームから新しい研究論文が発表されたばかりです。この論文こそ、私たちが待ち望んでいた鍵かもしれません。タイトルは「検索と学習のスケーリング：強化学習の観点からo1を再現するためのロードマップ」。なかなか長いタイトルですが、恐れることはありません。なぜなら、この論文が主張することは革命的なものだからです。
o1の仕組みを解明し、同様のもの、つまりあの驚異的な推論能力を達成できるものを構築するための、段階的なガイドとなるロードマップを提示していると主張しています。o1の生みの親であるOpenAIは、その卓越した能力の背後にある重要な要素、真の原動力は強化学習と呼ばれるものだと述べています。
強化学習を初めて耳にする方もご心配なく。この概念は、よくおやつを使った犬のトレーニングという単純な類推で説明されます。犬に命令を出し、正しい行動をとれば美味しいおやつを報酬として与えます。犬は望ましい行動と positive reinforcement（正の強化）を素早く関連付け、将来的にその行動を繰り返す可能性が高くなります。
強化学習もそれに似ていますが、はるかに大規模で洗練された規模で行われます。o1の場合、犬に「お座り」や「待て」を教えるのではなく、AIが試行錯誤を通じて信じられないほど複雑な問題を解決することを学習するのです。それは洗練された報酬とフィードバックのシステムによって導かれます。これは間違いなく魅力的な研究分野であり、AI の未来に大きな可能性を秘めています。
さて、私たちが議論しているこの画期的な論文「検索と学習のスケーリング」は、o1の仕組みについて漠然とした考えを示すだけではありません。それよりもはるかに深い内容に踏み込んでいます。実際、o1の印象的な能力に不可欠な4つの基本的なコンポーネント、いわば4つの重要な構成要素を示しています。これらを、このAIコロッサス、このパワーハウスシステムを支える4本の柱、4本の強力な脚と考えることができます。
まず最初の柱は、ポリシー初期化と呼ばれるものです。これは一体どういう意味でしょうか？簡単に言えば、AIに solid foundation（しっかりとした基礎）、良いスタート地点を与えることです。深い所に投げ込んで泳げることを期待する前に、基礎、基本を教えるようなものです。
白紙の状態のAIを取り出して、魔法のように複雑な問題を解決することを期待することはできません。何らかの初期知識、世界についての基本的な理解を与える必要があります。それがポリシー初期化の役割です。o1の場合、これは2段階のアプローチを含みます。
まず、巨大な、本当に巨大なテキストデータ、インターネットの広大な範囲からスクレイピングしたデータを使用してモデルの事前学習を行います。これは他の大規模言語モデルと同様です。この事前学習プロセスにより、AIは言語の強力な理解力を開発し、文法や構文のニュアンスを学習し、広範な一般知識を獲得することができます。小説を書くことを期待する前に、読み書きと基本的な概念を教えるようなものです。
しかし、それだけではありません。事前学習フェーズの後、特定の指示と例で微調整を行います。ここで、より体系的に考え、人間のように構造化された論理的な方法で問題にアプローチすることを教えます。難しいパズルを解こうとしたり、複雑な課題に取り組んだりする時のように。問題をより小さな部分に分解する方法、重要な変数を特定する方法、仮説を立てる方法、証拠を使ってその仮説を検証する方法などを示すかもしれません。
これらは私たちが当たり前のように考えている推論スキルですが、真の知性を目指すAIにとっては不可欠なものです。さらに、o1に特定の人間のような推論行動も教えます。これには、問題をより管理しやすい小問題に分解したり、自分の作業を評価して誤りを修正したりする能力などが含まれます。
これらの行動を活性化するためにプロンプトを使用することができます。AIに少し nudge（きっかけ）を与えるようなものです。あるいは、これらのアクションを自動的に実行するようにモデルを訓練することもでき、いわばその核心部分に組み込むことができます。
学生に事実だけでなく、効果的な学習方法、考えの整理方法、作業のミスチェック方法、そしてそれらのミスからの学び方を教えるようなものです。これらはメタ認知スキルであり、生の知識と同じくらい重要です。
さて、2番目の柱である報酬設計に移りましょう。これは絶対に重要です。AIが時間とともに学習し、改善することを可能にする秘密のソース、魔法の材料と言えます。強化学習では、AIは常に報酬を最大化しようとします。AIが正しいことをすれば点数を獲得できるゲームのようなもので、できるだけ多くの点数を獲得したいと考えます。
しかし、どのように「正しいこと」を定義し、AIに何が良くて何が悪いのかを伝えるのでしょうか？そこで報酬モデルの出番です。これは別のコンポーネント、AIの行動を評価し、報酬という形でフィードバックを提供するように特別に設計された洗練されたシステムと言えます。
報酬モデルは、常にAIの出力の質を評価し、パフォーマンスの良さに基づいてスコアを与える専門家の審判のような役割を果たします。場合によっては、生成されたコードが正常にコンパイルされたか、ロボットが衝突することなくタスクを完了したかなど、実世界のフィードバックから学習することができます。しかし、多くの場合、特に複雑で微妙なタスクを扱う場合、報酬モデルは人間の好みから学習する必要があります。
さて、3番目の柱に来ました。ここで事態は本当に本当に興味深くなります。検索です。o1は盲目的に答えを生成して最善を願うようなことはしません。それよりもはるかに戦略的です。異なる可能性の膨大な領域を積極的に、インテリジェントに探索して、可能な限り最良の解決策を探します。
複雑な事件を調査する探偵のようなもので、結論に至る前に、異なる角度や潜在的な手がかりをすべて検討します。私たちはこれを、イ・セドル対戦での AlphaGo の有名な第37手で目にしました。AIはゲームツリーを通じて何千もの可能な手と応答を探索しました。
OpenAIは同様の原則を言語タスクに適用します。1つの応答パスではなく、LLMは複数の思考分岐を生成し、その有望性を評価し、必要に応じて探索またはバックトラックを行います。このアプローチにより、AIは単に次のトークンを予測するだけでなく、囲碁の手や複雑な推論タスクにおいて、解決策の空間を積極的に探索することができます。
チェスプレイヤーが次の一手だけでなく、一連の手順を視覚化するようなものです。直感に反するように見えても、何手も先で素晴らしい解決策となることを発見します。
論文で言及されているもう一つの検索戦略は、逐次的な改訂です。これはAIが解決策の初期の試みから始め、フィードバックに基づいて段階的に改良していく方法です。このフィードバックは報酬モデルから得ることもできますし、AIの内部評価プロセスから得ることもできます。
エッセイを書くようなもので、ラフドラフトから始めて、何度も改訂を重ね、より明確に、より簡潔に、より説得力のあるものに改善していきます。あるいはプログラミング用語で言えば、プログラムが意図通りに動作するまで、エラーを見つけて1つずつ修正していくデバッグのようなものです。
モデルの自己評価のような内部信号や、検証者のような外部信号を使用して改訂を行うことができます。検索は非常に重要です。なぜなら、AIが初期の事前学習された知識の限界を超えることを可能にするからです。新しい解決策を発見し、新しい可能性を探り、これまでに遭遇したことのない問題を解決する創造的な方法を見つけることができます。
AIに強力な探索と発見のツールを与え、トレーニングデータの馴染みのある領域を超えて、AIがこれまでに行ったことのない領域に大胆に進むことを可能にするようなものです。
最後に、o1フレームワークの4番目の柱に到達します。学習です。これは、いわばゴムが道路に接触する場所です。ここでAIは、広範な検索から収集した貴重なデータ、報酬モデルから受け取ったすべてのフィードバックを取り、問題解決のための自身の内部戦略、つまりポリシーを改善するために使用します。
ここで強化学習の魔法が真に輝きを放ちます。論文では、この学習プロセスで使用されるいくつかの重要な技術について言及しています。その1つは、ポリシー勾配法と呼ばれるものです。これらの方法には、より高い報酬につながる可能性が最も高い方向にAIのポリシーを徐々に調整することが含まれます。
複雑な楽器を微調整し、望ましい音を生み出すまで、あちこちで小さな調整を行うようなものです。あるいは、遠い星のよりクリアでシャープな画像を得るために、望遠鏡の設定を調整するようなものと考えてください。この場合、より良いパフォーマンスを発揮するAIを得るために、ニューラルネットワークのパラメータを調整しているのです。
もう1つの重要な技術は、行動クローニングと呼ばれるものです。これはAIが検索中に観察した成功戦略を模倣することによって学習する方法です。専門家を注意深く観察し、その技術を学び、自分の練習で再現しようとするようなものです。
例えば、AIが検索中に特に優雅または効率的な問題解決方法を偶然発見した場合、その特定のアプローチを学び、自身のスキルレパートリーに組み込もうとすることができます。誰かがやるのを見て新しいレシピや新しいダンスの動きを学ぶようなものです。
o1における学習プロセスは反復的です。一度きりのものではありません。検索、学習、改善の継続的なサイクル、constant loop（絶え間ないループ）と言えます。AIは検索を行い、収集したデータから学習し、ポリシーを更新し、その改善されたポリシーを使用して次のラウンドでさらに良い検索を行います。そしてその検索から学習し、そしてさらに続きます。
never-ending cycle of self-improvement（終わりのない自己改善のサイクル）、AIが戦略を継続的に改良し、時間とともにますます capable（有能）になることを可能にする virtuous cycle（好循環）のようなものです。これが、このプロセス全体をエキスパート反復アルゴリズムと呼ぶ理由でもあります。
これらすべてが素晴らしく聞こえるとはいえ、o1のようなものを構築することは簡単ではないということを覚えておくことが重要です。これは信じられないほど困難な取り組みであり、まだ多くの障壁を乗り越える必要があります。私たちが議論してきた論文は、実際にこれらの主要な課題のいくつかを強調しており、それらをより詳しく見ていく価値があります。
主要な課題の1つは、分布シフトと呼ばれるものです。これは基本的に、AIがトレーニングされたデータの種類に特化しすぎて、新しい未知の状況に遭遇したときに苦戦する可能性があることを意味します。1つの教科書だけで勉強して、試験で少し異なるタイプの問題を見たときにフリーズする学生のようなものです。
これを克服するために、研究者たちはAIをより堅牢に、より適応力のあるものにする方法を見つける必要があります。より広範なシナリオに知識を一般化できるようにするためです。また、分布シフトにより、検索を過度にスケールアップすると実際にモデルのパフォーマンスが低下する可能性があるという逆スケーリングの問題もあります。
もう1つの大きな課題は、検索プロセスをより効率的にすることです。前述のように、特に非常に複雑な問題や大規模な検索空間を扱う場合、検索は計算コストが高くなる可能性があります。干し草の山の中から針を見つけようとするようなものですが、干し草の山が惑星サイズであるという感じです。
そのため、研究者たちは常に、解決策の質を犠牲にすることなく、検索アルゴリズムを最適化してより高速で効率的にする方法を探しています。これには多くの場合、賢明なヒューリスティクス（経験則）や rules of thumb（経験則）の開発が含まれ、これらは検索プロセスを導き、有望でない分岐を刈り込むことで、貴重な時間とリソースを節約するのに役立ちます。
賢明な検索戦略と適切に設計された報酬システムを組み合わせた強化学習は、データから学習できるだけでなく、積極的に探索、適応し、自身のパフォーマンスを時間とともに改善できるAIを構築するための勝利の方程式、powerful combination（強力な組み合わせ）であることが証明されています。これはAIの考え方と構築方法における paradigm shift（パラダイムシフト）、fundamental change（根本的な変化）です。
さて、あなたはどう思いますか？o1とAIの未来の可能性について、私と同じくらいワクワクしていますか？このような技術の他のアプリケーションとしてどのようなものを想像できますか？あなたの考えを聞かせてください。コメント欄で教えてください。会話を始めましょう。
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