人工知能の魅惑的な世界では、AIシステムに深い分野の専門知識を注入するという課題は、人間の認知の時代を超えた秘密によって守られた隠された宝を発見することに例えられます。生成AIや大規模言語モデル（LLM）を本物の分野の専門家に育てるためのこの魅力的な旅は未来的に見えるかもしれませんが、それは長年のAI進化、特に過去の深い知識の引き出し技術に基づいています。Forbesで述べられているように、これらの技術はAIの潜在能力と人間のような専門知識をつなぐ堅固な足場を提供します。
古代の知恵が現代の知性に
昔ながらの知識の引き出し方法と現代のAIの進歩が融合する微妙な世界に飛び込み、AIシステムが強力な分野の専門家になるというビジョンを実現します。この試みは、AIシステムが人間の専門家の微妙な洞察から明晰さを求めたルールベースのエキスパートシステム時代に時計を巻き戻します。新しいAIパラダイムの愛好家からの懐疑的な見方にもかかわらず、AIに深い知識を注入するためにこれらの実証済みの技術を利用する可能性は非常に大きいです。
ゼロからの専門LLMの作成
汎用LLMから分野特化の専門家を作り上げるには、本からの知識を人間の心に秘められた知恵とうまく融合させる必要があります。例えば、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）などの技術を活用することで、AIは分散された知識に巧みにアクセスし、適用できるようになり、膨大なデータセットを分野の専門知識が描かれるキャンバスに変えることができます。
引き出し技術で専門知識を掘り起こす
知識の引き出しの概念は、未記録の専門知識、つまり分野の深い秘密を守るほとんど神秘的な基本原則を抽出する繊細なダンスに浸っています。対話、問題解決セッション、実際の没入を通じて、これらの技術は経験と直感に包まれた天才を解き明かし、従来のデータソースではアクセスできないリポジトリを作り出します。
株式トレーダーのプレイブックからの洞察
株式トレーダーの独自ルールは、この概念を見事に説明しています。「収益の勢い」や「セクター回転」からなる各ルールは、専門知識の豊かなタペストリーの層を表しています。これらのルールをLLMにキャプチャーしコーディングするプロセスは、人間の戦略的輝きとAIの計算能力を融合させ、複雑な分野をナビゲートする準備が整った合成的な専門家を形成するものです。
人間の直感とAIの精度のバランス
人間とAIの間の共生関係は、新しい可能性を解き放ち、ロボットが人間の考える人に取って代わるのではなく、むしろその能力を拡張することを示しています。このシナジーは、AIが派生するルールを専門家が検証する際に顕著であり、人工的なモデルが単なる限られたデータセットの反映ではなく、集合的な人間の創意工夫の拡張されたリポジトリであることを保証します。
未来への道：人間と機械の統合
AIの先駆者たちが人間由来の洞察をLLMに強化する中、微妙な探求が続きます。この旅は、狭いAIがどの程度まで人間のような推論を体現できるのかを問い、人工汎用知能（AGI）の登場に関して議論が巻き起こっています。AGIが視野に入っているかもしれませんが、今日の努力は、AIツールが単に賢さをもたらすだけでなく、エルバート・ハバードの「明日の良い仕事のための最良の準備は、今日良い仕事をすることである。」という知恵を反映して、賢さをも兼ね備えた新時代を約束しています。注入された各洞察とともに、AIは、人類の最も優れた心に専有的とみなされた深遠な知識を体現するために一歩近づいています。
