あなた自身に花を咲かせよう

あなた自身に花を咲かせよう 2026年4月20日 これは、2026年4月にバージニア州シャーロッツビルで開催されたApplied Machine Learning Conferenceで私が行った基調講演を編集したものです。 まず、この講演の草稿を手書きで作成しました。この部分には2ヶ月かかりました。 次に、MacWhisperを使ってこの講演のバージョンを録音し、Whisperでローカルに文字起こししました。この部分には45分かかりました（練習走行の合計時間）。 その後、Piで実行されているGemini Flash 2.5に通して段落に分割しました。また、Google Slidesから生成したPDFからスライドデッキをGeminiで個々の画像に分割し、ブログ投稿に挿入するために画像形式をブログレンダリング用のwebpに最適化しました。この部分には約10分かかりました。 それから、テキストを段落ごとに手作業で修正し、重複した表現や間を削除し、講演よりも読みやすくするための説明を追加しました。この部分には3時間かかりました。 その前に、この講演のコンテンツを生成しました。この部分には13年かかりました。 私はヴィッキーで、機械学習システムを構築しています。 自己紹介をどうしようかと長い間悩みました。私はデータサイエンティストなのでしょうか？まだ機械学習エンジニアなのでしょうか？今はAIエンジニアなのでしょうか？よく分かりません。この業界の多くの人々と同様に、過去6ヶ月間、実存的な不安を抱いていました。だから、「私は機械学習システムを構築しています」とします。 Tumblr、Automattic、Duo、Mozilla.aiでシステムを構築し、壊してきました。現在は、Malachyteでリアルタイムのパーソナライゼーションおよび検索システムを構築しています。 インターネットのあらゆる場所で、LLMを機械学習ワークフローにどのように組み込むべきかについて、さまざまな議論が交わされてきました。そして私に浮かんだ疑問は、もし私たちがジェネレーティブAIばかりやっているとしたら、従来の機械学習はどこに位置するのだろうか？私たちはまだ機械学習をやっているのだろうか？私の実存的危機の背後にあるより大きな疑問は、今日の業界における機械学習エンジニアリングの現状はどうなのか？つまり、機械学習エンジニアリングはまだやる価値があるのか？ということです。 そして私に浮かんだ2番目の疑問は、MLをやる価値があるだけでなく、LLMが多くのコードを生成する時代において、最も重要なことが迅速に出荷し、迅速にプロトタイプに到達することであるときに、機械学習を「うまく」やる価値がまだあるのか？ということです。 うまくいけば、45分で私の実存的な危機をすべて決定的に解決できるでしょうが、それまでは、一歩下がって花について話したいと思います。 2024年、PyData Amsterdamの素晴らしい方々が私を基調講演に招いてくれました。私はそれを「コンテキストウィンドウを構築し、維持する」と名付けました。当時、ChatGPTはまだかなり新しく、登場して約1年半で、誰もがパニックに陥っていました。私は、新しいツールを使いこなし、既存のソフトウェアエンジニアリングの文脈にどのように適合するかを理解するために、ソフトウェアツールや概念の歴史的理解である独自のコンテキストウィンドウを構築し、維持することの重要性について話しました。 私が使った比喩はChatGPTのUIでした。当時、誰もがサイドバーと大きなテキストボックスがあるテキストインターフェースを使っていました。すべてのチャットセッションはサイドバーに表示され、セッションにはタイトルがあります。私はそれをコンテキストウィンドウの一部であると話しました。 コンテキストウィンドウとは、モデルがいつでも呼び出すことができるテキストの量であり、トークンで測定されます。入力したテキストがコンテキストウィンドウをオーバーフローすると、モデルは会話の流れを見失い、首尾一貫した返答ができなくなります。返信におけるコンテキストウィンドウを決定するのは、Transformerモデルの注意メカニズムです。そして注意メカニズムは実際にはキャッシュであり、実際にはハッシュマップです。したがって、これら4つのことすべてと、それらが時間の経過とともに連続して自然に現れる概念としてどのように組み合わさるかを理解していれば、LLMの出現がそれほど驚くべきことではないのかもしれません。 この講演をする前に、数日間アムステルダムで過ごすことができました（9月のオランダで唯一晴れた2日間だったと言われました）。特に国立オランダ美術館であるアムステルダム国立美術館で過ごしました。 それはとてつもなく大きく美しい場所です。何日でも過ごすことができます。しかし、私には数時間しかなかったので、もちろん目玉作品であるレンブラントの「夜警」を見に行きました。見に行ったとき、それは大きなプラスチックの窓で覆われ、その周りには機械が設置されていました。私は、「これは何だ？なぜこれが絵画を遮っているんだ？」と思いました。 その後、PyData Amsterdamに行ったとき、アムステルダム国立美術館で働いていたロバート・アードマンが、深層学習ベースのインク除去、特に3Dイメージング、ピクセル検出、高解像度写真を使って、美術館の美術品の中に誰も見ることができなかった詳細を見る方法について素晴らしい講演をしました。 例えば、「夜警」のために、彼らは多くの解像度で何度も撮影できるようにこのすべての機器を設置しました。その結果、左の人物のような高解像度の写真を得ることができました。この人物は、実はカメオ出演している画家レンブラント自身だと考えられています。さらに、さらにズームインすると、彼の目に小さな白い筋が見えます。 そこで疑問になるのは、小さな白い点を置くだけで、それが誰かの目の虹彩として描画されると知るほど、どのようにして上達するのかということです。そして、それは熟練の謎に関する、彼がこの写真撮影の結果として探求できるようになった種類の疑問です。 レイチェル・ルイス アムステルダム国立美術館に展示されている画家の1人に、オランダ黄金時代の主要な花の画家の一人であるレイチェル・ルイスがいます。彼女について本当に話したいのです。オランダ黄金時代の主要な画家であることは大きな功績であり、私は彼女の仕事ぶりについてもっと理解したいと思っています。なぜなら、LLMで多くのコード生成を行っているこの狂気のような時代を乗り切るためのガイドとして、彼女を利用できるかもしれないからです。 彼女はどんな人物だったのでしょうか？レイチェルはアムステルダムに住んでいて、ひたすら花を描いていました。15歳から80代まで、あらゆる形や大きさの、たくさんの異なる花の構図を描き続けました。 少し立ち止まって、オランダ黄金時代について話しましょう。この創造性の時代を可能にしたものは何だったのでしょうか？1500年代後半、オランダはスペイン政府から独立を勝ち取りました。政治的安定に続き、経済的安定とオランダ帝国の台頭がありました。オランダの生活が著しく楽になり、より多くの人々が成長する中流階級に加わるにつれて、彼らは芸術を購入したいと考えるようになりました。これに応えて、芸術はオランダの国民性にとって重要な側面と見なされるようになり、以前はほとんど宗教的なテーマだった芸術は世俗的なものになりました。人々は実生活、科学、自然の場面を描き始めました。このすべてが数百万点の絵画を生み出し、その多くは科学的であったり、日常生活を表したりしていました。 人々が見たかったのは、彼らの周りで起こっていることに対して正確で真実味のある、地元の風景、科学的発見を描いた日常生活の絵でした。宗教や死をテーマにしたものでも、異なる方法で伝えられたものでした。 だから彼らは、居酒屋で紳士がタバコを吸ったりバックギャモンをしたりするようなものを描きたがっていました。彼らは、冬に人々がスケートをするようなものを描きたがっていました。 彼らは、女主人が寝ている間に家で人々が騒いでいるようなものを描きたがっていました。 これらの絵画をすべて見ると、ある共通点が浮かび上がってきます。それは、色が地に足が着いているということです。非常にノーマルコアなのです。 人々が求めていたもう一つのものは、さまざまな種類の花の絵画、何百何千もの花の絵画でした。 オランダ黄金時代に制作されたと思われる500万から1000万点の絵画のうち、何千点もが花でした。なぜ花だったのでしょうか？人々は、長いオランダの冬の間枯れない花を家に飾りたかったのです。そしてそれは、家主がいかに世慣れていて興味深い人物であるかを示すものでした。特にエキゾチックで珍しい花（有名なオランダのチューリップ狂乱のチューリップなど）は珍重され、花の画家たちはそれを求めていました。