東京工科大学　工学部　応用化学科　ブログ

　化学関係の授業を例に考えてみましょう。基本的なこと、たとえば質量からモル数（いや、物質量というべきか）への換算など、まずは原則的なルールが教科書に書かれています。先生がこれを説明してくれると、それでどんな問題でも解けるようになるか、というとそんな事は無い。普通は例題が出されてそれを解く過程でやり方が分かってくる。

　ここまでがいわゆる「ルールベース」の勉強でしょう。例題をつかってルールを確認した。それを記憶しておけば他の問題も解けるだろう、ということですね。

　でも、それで本当に問題が解けるようになるのか。いえいえ、ここから練習問題をどんどん解いてゆく、というプロセスが必要です。これは主観的にはスポーツのトレーニングの様なもので、新たに学んだ「ルールベース」の解き方に馴染んでゆく作業です。そのうち、頭の中でわざわざルール考えなくても直感的に答えがわかって、後からそれをルールに基づいた形に直す、という逆転が起こります。このプロセス、実は人工知能（というかAI）の機械学習に似ていませんか？多数の練習問題をといて、答えが間違っていたら修正する。自分の中の人工知能に機械学習をさせているわけですね。

　人工知能の歴史では「ルールベース」の古い人工知能は大した成果を挙げることができなかったとされています。現在注目されているのは機械学習をつかった新しいAI。化学の勉強に際しても「ルールベース」で例題を解いたら、なるべくたくさんの練習問題を解いて「機械学習」のような学習（なんか変な言い方ですが）に力を入れると良いでしょう。

江頭 靖幸