代理モデル

外野フライ。ボールの落ちる場所は、物理の方程式を解けば、正確に出せます。

でも外野手は、方程式を解きません。解いていたら、ボールは先に落ちています。何千回も見てきたから、体が先に走るのです。

科学の計算は、重い。原子の中の電子のふるまいを、まじめに解くと、原子の数が2倍になるだけで、手間は8倍ほどに膨らむ、とされます。

天気も同じです。地球を細かいマス目に切って、空気の動きを、全部計算する。スーパーコンピュータが、毎日それをやっています。

そこで、考えました。重い計算を、先に何万回かやっておく。その「問題と答え」の組を、AIに覚えさせる。

するとAIは、解き方ではなく、答えの「傾向」を身につけます。本物の計算の代わりを務めるので、代理モデルと呼ばれます。

効き目は、劇的でした。2023年、あるAIは、10日先の世界の天気を、1分足らずで出し、評価項目の9割で、当時もっとも正確とされた予報システムを上回った、と報告されています。

ヨーロッパの予報機関は2025年、AIの予報を、本番の運用に入れました。予報1回に使うエネルギーは、およそ1000分の1だそうです。

原子の世界でも、同じことが起きています。電子をまじめに解く代わりに、AIが、原子に働く力を言い当てる。速さは、数百倍から、数千倍。

日本でも、この方式の原子シミュレーターが企業から提供され、150社を超える会社が、材料探しに使っています。

ただし、外野手には弱点があります。見たことのない球には、体が動かない。

代理モデルも同じ。お手本にない状況では、平気で外します。ある調査では、原子のAIが3種類そろって、力を弱めに見積もる癖を持っていました。全員が、同じ方向に間違える。

しかも、お手本を作っているのは、あの重い計算です。先生が要らなくなったわけでは、ありません。

だから、いまの主流は併用です。ふだんはAIが走り、怪しい所だけ、本物の計算を使って、確かめる。日本の気象庁も、その方針を掲げています。

方程式は、引退していません。ベンチで腕を組んで、外野手の走りを見ています。