ゴールデン百科事典｜思考のアルゴリズム（AoT）とは？

著者：Aimen Noor, CoinTelegraph; コンパイラー：Five Baht, Golden Finance

I. Algorithms of Thought (AoT) Explained

AoT は人間の思考プロセスを模倣することでAIの推論を強化し、問題解決の適応性と効率を高めます。

Algorithms of Thought (AoT)は、人工知能(AI)における画期的なアプローチであり、AIモデルの思考と推論の方法に革命をもたらします。Microsoft Researchによって開発されたAoTは、大規模言語モデル(LLM)の新しいパラダイムを導入し、複雑な問題を解決するための推論を強化します。Microsoft Researchによって開発されたAoTは、複雑な問題を解決するための推論を補強するための大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）の新しいパラダイムを導入しています。

AoTは、LLMを推論ステップに導くために外部の介入に頼っていた以前のアプローチとは異なります。その代わりに、人間の思考パターンを模倣することで、LLMが本来持っている問題空間を探索する能力を活用します。これにより、LLMはそのアプローチを動的にコンテキストに適応させることができ、より適応的で効率的なものとなる。

上の図は、LLMを使って推論問題を解くためのさまざまな戦略を示しています。基本的なヒントから、思考連鎖、思考ツリー、思考アルゴリズムなどのより複雑な方法への進行を示しています。各ボックスは、LLMを解に導くアイデアを表し、有望なアイデアは緑色、あまり有望でないアイデアは赤色です。

戦略は以下のように説明されています：

基本的なヒント：LLMに直接的な質問をするか、タスクを与える。

Chain of Thought (CoT):LLMは、思考プロセスを説明するかのように、最終的な答えにたどり着くまでの一連の中間推論ステップを生成します。

Tree of Thought (ToT):LLMは一度に複数の推論経路を探索し、それぞれを評価し、異なるアプローチをブレインストーミングするかのように、継続する最も有望な経路を選択します。

思考のアルゴリズム（AoT）：CoTとToTを組み合わせたもので、アルゴリズムを使用して、より構造化された効率的な方法で解決策を見つけるように、さまざまな推論の経路を体系的に検索し、評価します。

要するに、AoTはAIモデルが幅広い可能性をナビゲートすることを可能にします。このアプローチは、幅広い推論タスクでLLMのパフォーマンスを向上させる大きな可能性を示しており、精度、効率、柔軟性の点で以前のアプローチを凌駕しています。

II.AoTは既存のアプローチをどのように上回るのか？

AoTは推論を透明化、効率化、適応可能にすることでAIに革命を起こし、問題解決や意思決定において従来のモデルを凌駕します。

AoTは、人間がLLMを理解し活用する方法を根本的に変える、AIにおける革命的なアプローチです。AoTは、従来のLLMの不透明な「ブラックボックス」の性質ではなく、モデルのアイデアを段階的に分解して提供することで、透明性を高めています。

透明性に加えて、AoTはLLMの効率を大幅に改善します。しかし、AoTはどのようにしてAIモデルで人間の思考を模倣するのでしょうか？それは、推論プロセスを動的にコンテキストに適応させることで、モデルが複数のパスを探索し、有望でないものを切り捨てることを可能にします。このダイナミックで人間のようなアプローチは、従来のモデルの直線的でしばしば非効率的な問題解決とは対照的です。AoTは、モデルが複雑なタスクに適応し、より速く正確に解決策を見つけることを可能にします。