🤔 AIは「いちばんいい答え」を探している！

AIや機械学習は、「どんなときに、どう行動すればよいか」や「どうすれば正解に近づけるか」を学ぶ技術です。

たとえば：

どの場合も、「なるべく正しい・良い結果」を目指しているのです。

🏞️ 山や谷でイメージしてみよう！

AIが「いちばんいい答え」を探すことは、山や谷の中で「いちばん高い山のてっぺん」や「いちばん深い谷底」を探すことに似ています。

学習中のAIは、「今の自分の予測はどれくらい間違っているかな？」と考えながら、**間違いを小さくする（谷底に向かう）**ように調整します。

でも…

現実の問題は、山や谷がすごく複雑です

そのため、AIが うっかり途中で止まって「ここがベストだ」と思いこんでしまう（局所最適解にハマる） ことがよくあります。

AIの学習方法（たとえば「確率的勾配降下法（SGD）」など）では、次のような工夫をします：

用語	意味
大域最適解（global optimum）	ぜんぶの中で「いちばんいい答え」
局所最適解（local optimum）	近くではよさそうに見えても、もっと良い答えが他にある
なぜ大事？	AIがほんとうに役立つ結果を出すためには、「大域最適解」に近づきたい