特徴ベクトルとは、対象物の特性を一連の数値で表現したものです。例えば、猫の特徴ベクトルを考えてみましょう。
まず、猫に関するいくつかの特徴をピックアップします。猫の品種、年齢、体重、体長、毛の色、毛の長さなどが考えられます。これらの特徴は、すべて数値やカテゴリデータとして表現することができます。品種はカテゴリデータとして、年齢や体重は数値として表現できます。
猫の特徴ベクトルは、これらの特徴を連結したベクトルとなります。具体的には以下のような形になるかもしれません：
[1, 3, 4.2, 30, 2, 0]
ここで各数字は以下を表しています（これは仮定の例です）：
したがって、この特徴ベクトルは「マンチカンの、3歳で、体重が4.2kg、体長が30cmの、白い毛色の短毛猫」を表現していると言えます。
さて、上記の例は直感的に理解しやすい特徴ベクトルですが、自然言語処理や画像認識のような深層学習のタスクでは、特徴ベクトルは多次元空間でのポイントとして表現され、その意味は直感的に理解することは難しい場合が多いです。GPTやBERTなどのモデルでは、”猫”という単語は数百次元のベクトルで表現され、それぞれの次元が特定の意味を持つわけではないですが、ベクトル全体として”猫”という単語の意味や文脈を捉えています。
これまで見てきたような「猫」の特徴ベクトルがあるとします。それは毛色、体型、種類、行動傾向など、その猫に関する多くの情報を捉えています。これらの特徴は、猫の遺伝的特徴から環境要因、さらにはその日の猫の気分までを反映しているかもしれません。
しかし、特徴ベクトルは、静的なものだけでなく、時間とともに変化する動的な特性を捉えることもできます。たとえば、ある時点での「活動レベル」を表す成分を特徴ベクトルに含めることで、猫が日中活発に動き回るのか、それとも昼寝を好むのかを表すことができます。これらの情報は、猫が最も活動的な時間帯に適切なケアを提供するための洞察を提供することができます。
さらに、特徴ベクトルは、その猫がどのように人間や他の動物と相互作用するか、または特定の環境でどのように振る舞うかといった行動的特性を捉えるためにも使用できます。これは、新しい家庭環境に適応させるためや、他のペットとの相性を評価するために特に役立ちます。
このように、特徴ベクトルは、それが表現する対象のさまざまな側面を捉えるための非常に有用なツールとなるのです。猫の特徴ベクトルは、その猫についての包括的な情報を提供するだけでなく、その行動の予測や理解に役立つ洞察を得るための基盤を提供します。
そして、これは特徴ベクトルがAIモデル、特に自然言語処理において非常に重要な役割を果たす理由です。それらは、単語や文章が持つ意味や文脈を捉え、これらの情報をモデルが理解と予測のために利用できる形に変換します。だからこそ、特徴ベクトルの理解は、AIの機能とその可能性を理解する上で欠かせないのです。
特徴ベクトルは、リアルな世界の複雑さを数値的に捉える試みであり、その成功はAIの成功を左右します。