【第26話】AIが文章の意味を読み取れる理由――「自己注意機構」が言葉のつながりを見抜く仕組みとは

AIにとって「文章を読む」とはどういうことか

私たちが文章を読むとき、自然に言葉と言葉のつながりを考えています。たとえば「彼はリンゴを食べた」という文なら、「彼」が誰で、「食べた」のは何か、すぐにわかりますよね。でも、このような理解をコンピュータにさせるのは簡単ではありません。単語を一つずつ順番に処理するだけでは、文全体の意味や流れをうまくつかめないことがあるからです。

そこで登場したのが「自己注意機構（Self-Attention）」というしくみです。これは、AIが文章の中でどの言葉に注目すべきか、自分で判断しながら意味を読み取っていく方法です。

言葉同士の関係性を見抜く「自己注意機構」

自己注意機構とは、一言でいうと「単語同士がお互いに注目し合う」しくみです。たとえば長い文章の中で、ある単語が離れた場所にある別の単語と深く関係している場合、そのつながりを見逃さずに捉えることができます。

これまで主流だったAIモデルでは、単語を順番通りにしか扱えなかったため、遠く離れた言葉同士の関係性には気づきにくいという弱点がありました。しかし自己注意機構では、すべての単語が他のすべての単語に目を向けて、「今どこに注目すればいいか」を自動的に計算します。この“注目”には重みづけがされていて、それぞれの言葉がどれだけ重要かを判断する手助けになります。

このような仕組みによって、AIは文全体から意味や意図をより深く理解できるようになったのです。

自然な会話にも近づくAI――その裏側にある技術

少し身近なたとえ話で考えてみましょう。会議中、一人ひとりが話す内容はバラバラでも、「来月」「予算」「プロジェクト」といったキーワードが出てくれば、それらがお互いにつながっていることは自然とわかりますよね。人間なら無意識にそうした関連性を整理しています。

自己注意機構もそれと似ています。AIは文章全体から「どこに注目すれば意味が通じるか」を判断し、それぞれの単語同士の関係性を自動的に計算します。その結果として、翻訳や要約、質問への回答など、多くの場面で驚くほど高い精度で言葉を扱えるようになりました。

ただし、この仕組みにも課題があります。まず、大量のデータや強力なコンピュータ資源が必要になるほど計算量が多いという点です。また、「注目する」とはいっても、本当に大事な情報だけを見るにはどうしたらいいか、その選び方にもまだ工夫が求められています。

それでも、この自己注意機構から生まれた代表的な技術として「Transformer（トランスフォーマー）」というモデルがあります。そしてその流れから、「GPT」や「BERT」といった有名なAIモデルも次々と登場しました（これらについてはまた別の記事でご紹介します）。

「文脈を見る力」がAIにも宿る時代へ

AIが人間並みに言葉を理解できるようになってきた背景には、この「自己注意」という考え方があります。ただ文字列を見るだけではなく、その意味や関係性まで読み取ろうとする姿勢。それはまるで、人との会話で相手の意図や気持ちまで汲み取ろうとする私たち自身にも通じるものがあります。

一見むずかしく感じる技術も、その根っこには「ちゃんと相手を見る」「文脈を大切にする」といった、人間らしい感覚があります。だからこそ、この分野は奥深く、おもしろさがあります。そして何より、自分自身も少しずつその仕組みを理解できていることに気づいた瞬間、その世界はぐっと身近になるものです。