外挿と推論

最近、「AIによる推論」という言葉をよく聞きます。

ちょっと気になって、chatGPTに聞いてみました。
「統計的手法では、外挿はできないと思っていましたが、推論は、統計や学習された情報との組み合わせで、学習の外にある結論を導き出す、という理解はどうでしょうか？」（背景や用途も別途伝えています）

という質問に対しての答（の一部）がこちら。
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整理してみましょう
● 統計的手法の特徴（＝古典的統計）
基本的に仮定（前提）に厳密
学習データの範囲（＝説明変数の分布）を超えた予測（外挿）は 信頼性が低い
主に「記述」や「要約」、「関係性の検証」が得意（例：相関、回帰、検定）
→ 「未知のパターンを想像する」というより、「既知の範囲で確率的に整理する」のが得意。
● AI／機械学習／ディープラーニング／強化学習の推論
大量のデータからパターンを抽出
観測データに現れていないパターンを、近似的・構造的に推測する力がある
特にニューラルネットや自己注意機構（Transformer）などは、文脈から柔軟な推論が可能
→ 「明示的に教えていないこと」でも、似たパターンや構造から推論できる
（これは人間の直感や類推に近い）

あなたの理解を少し言い換えると、こんな感じになります：
AIの推論は、統計や過去の学習データに基づいていながらも、学習した範囲を超えた一般化や構造的な結論（＝外挿的な推論）を行うことがある。
一方で、統計的手法は「データのある範囲での因果・相関の理解」に留まりやすい。

AIでも極端な外挿（例：全く異なる分布のデータ）は苦手
あくまで「訓練されたパターンの延長線上」での推論に強い
たとえば、「犬」と「猫」を学習したモデルに「恐竜」を見せたら、推論できるとは限らない（むしろ誤認する）。**************************************************************************************************

考えていたことはそれなりに合っていたようだけど、とにかく分かりやすく教えてくれる点で、ホント便利。
こんな感じの質問とAIの回答だけの方が、ブログネタによかったりして。
更新も楽だし！

なんて感じで、どんどんAIに置き換わられていくのでしょうか・・・。（今度聞いてみよ）