ＡＩのカタチ PART1

ＡＩとインテリアは相性がいい

AIは、“微分”で誤差を減らしながら学習している。

最近、ずっと理解できずにいた数式を、ふとチャッピーに聞いてみました。

最初にこの数式を見たとき、正直こう思いました。

「別次元だ…無理。」

でも、チャッピーに解説してもらいながら意味を追っていくうちに、思いがけない共通点が見えてきました。

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最初の式は、結果が途中の要素（変数）によって変わるという構造。

2行目はAIらしいところ。
結果がズレたとき、どこに原因があるかを逆向きにたどっていく。

AIは学習の中で、たとえば犬の画像を猫だと間違えたとします。
すると、最後の判断はどこでズレたのか？
1つ前で、何を見間違えたのか？
さらにその前の要素は？
と、原因を逆算して修正していきます。

残りの式は、どの要素が、結果にどれくらい影響しているかを見ています。

つまりAIの学習は、

結果を見る → 原因を逆算する → 修正する
この繰り返し。

それを数億回を超える学習ステップの中で重ねながら、
“よりズレの少ない答え”を返せるようになっていきます。

AIの提案は、こうしたズレを整える学習の上に成り立っています。

そんな流れを見ていると、インテリアにも似たところがあることに思い当たりました。

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インテリアを整えるときも、違和感という“結果”からスタートします。

その違和感の原因になっていそうなアイテムを考えて、
一旦、そのアイテムがない状態へ戻してみる。

やはり置くのか。
変えるのか。
ずらすのか。
外すのか。

そしてまた全体を見る。

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ここで気になったのが、AIにとって“美しい”インテリアって何だろう、ということです。

調べてみると、AIも多くの事例から、人が美しいと感じやすいパターンを学んでいるようです。

もしAIが、
人の感じる美しさを学びながら、少しずつズレを整えているのなら。

私たちもまた、
インテリアでは、同じようなプロセスを踏んでいませんか？

AIの学習の流れと、インテリアを整えることは、どこか似ている。

そう考えると、
私がAIの提案に惹かれてきた理由も、そこにあるのかもしれません。

ただ、まだ言葉にできていない理由もある気がします。

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私にとって美しさとは、視界の誤差を整え、脳負荷を減らすこと。

実際に、AIと一緒に部屋を改善しながら、その変化をずっと検証しています。