「reasoning」と「inference」

先日書いた「推論」。気になってもう少し調べています。
日本語では同じだけど、「reasoning」と「inference」に分かれるのだそう。

reasoningは「論理的推論とか論理的思考を意味し、inferenceは推定を意味する」
inferenceについては「AIにおける「学習」の対概念で、学習データに基づく回答導出の過程、すなわち運用段階」という記事もありました。
うーん、まだわからん。

Microsoft - Data & AI SpecialistのNagasawaさんが、Linkedinにレポートを載せてくれていました。
たとえば、
Reasoningモデル（oシリーズ：o1, o3-mini など） “考える力”や複雑な推論に強い。複雑な課題の分析・計画・判断に向いている。
Inferenceモデル（GPT-4oなど） “実行力”に優れ、反応速度も比較的速い。明確なタスク指示がある場合に手軽に使える。

なるほど、LLMのタイプによって推論にも違いがあるのね。
具体的な内容も書いてあって少し理解が深まりました。
「外挿」の記事で書いた、私が思っていた「推論」はinferenceの視点でreasoningを考えてしまっていたかも。

調べ物に結構時間を要しましたが、本人に聞いた方がいいよね、ということで（Nagasawaさんにじゃなくて）chatGPTさんに聞いてみました。

あいかわらず優秀！
いろいろ解説してくれていますが、たとえば具体例として、

Inference の例（局所的・1ステップ）
「発熱」「咳」「白血球増加」→「感染症の可能性が高い」
これは、既知のルールや統計モデルに基づいて1つの結論を導くプロセス。
決まったルールやパターンに従って「この入力ならこの出力」と判断する。
機械学習モデルの「予測」も inference に含まれる。

Reasoning の例（複雑・多ステップ）
患者が渡航歴あり（東南アジア）
感染症の症状 → デング熱の可能性？
血液検査でウイルスRNAを検出 → 確定診断
ここでは複数のステップやルール、場合分け、知識の統合が行われている。
AIが「もしAならB、しかしCならD…」と多段階の論理処理をするのが reasoning。

まとめとして、

Reasoningは「考えるプロセス全体」
　→ チェスで数手先を読む、ビジネスプランを立てる、など。
Inferenceは「その中での1つ1つの導出ステップ」
　→ チェスで「相手がこの手なら自分はこうする」と導く1手。

技術スタックごとでの違いや、技術ごとでの違いも解説してくれています。
さらには「補足」や「次の学習の提案」まで加えてくれてます。
最初から話しておけばよかった。分かりやすくてスッキリ。

この数日、空き時間はこの話を調べてましたが、振り返ってみると、人によって捉え方が若干違う中、chatGPTさんの回答が一番分かりやすい。伝え方のうまさなのかな。
もし騙されててもこうやって信用していくのでしょう。恐るべし。