ある日、アリスは白ウサギを追いかける代わりに、AIの世界へと足を踏み入れました。
そこは「微分可能なワンダーランド（Differentiable Wonderland）」──不思議で複雑な計算の国。
でも、アリスが出会ったのは恐ろしい数式ではなく、やさしく語りかけてくれる「微分可能なモデル」たちでした。
この記事では、Simone Scardapane 氏による技術書『Alice’s Adventures in a Differentiable Wonderland: A primer on designing neural networks』をもとに、初心者にもわかりやすく、その内容をご紹介します。
微分可能な世界って、そもそも何？
私たちが日常的に目にするAI──たとえば、スマートフォンの音声認識や画像分類──その多くは「微分可能（Differentiable）」なモデルによって動いています。
これは、簡単に言えば「少しずつ変化を加えて、もっと良い結果を出すための方法があるモデル」ということです。
たとえば、あなたがパンケーキを焼いていて「もう少し砂糖が必要かも？」と味を見ながら少しずつ調整するように、AIも「誤差」を見てパラメータを少しずつ変えて学習します。
これが微分可能なモデルの基本的な考え方です。
アリスが旅する「微分可能な世界」の構成
この技術書では、アリスの冒険になぞらえて、ニューラルネットワークの設計について段階的に学んでいきます。
本書は3つの主要部分で構成されています。
Part I: Compass and needle（羅針盤と針）
まずは数学的な基礎から始まります。
線形代数、勾配、自動微分といった、微分可能なモデルを理解するために必要な数学的ツールを学びます。
これらは、アリスがワンダーランドを旅するための「羅針盤と針」のような役割を果たします。
Part II: A strange land（奇妙な土地）
次に、畳み込み層やその応用について学びます。
画像処理から始まり、1D・3D データへの応用、そしてより大規模なモデルの設計へと進んでいきます。
Part III: Down the rabbit-hole（ウサギの穴の奥へ）
最後に、最新のトランスフォーマーモデル、グラフニューラルネットワーク、リカレントモデルなど、より高度なアーキテクチャについて学びます。
なぜ「アリス」というタイトルなのか？
AIの学習アルゴリズムや微分可能な数理モデルは、初心者にとって難解に思えるかもしれません。
しかし、この技術書の素晴らしい点は、親しみやすい「アリス」のタイトルを通じて、複雑な概念への入り口を作ったことです。
「抽象的な数式＝怖い」というイメージを「馴染みのある物語の世界＝親しみやすい」へと変換することで、自然と理解が深まっていきます。
ちょうど、子どものころに童話を通じて様々なことを学んだように──。
読後のあなたに贈る、アリスからのメッセージ
AIを理解するには、高度な数学やプログラミングだけではなく「世界の仕組みをどうモデル化するか？」という視点が欠かせません。
『Alice’s Adventures in a Differentiable Wonderland』は、そんな視点を技術的でありながらも親しみやすい形で教えてくれます。
そして何より「学びは、段階的に進めば理解できるんだよ」というメッセージが、読者の心にそっと灯をともしてくれるのです。
さあ、あなたもアリスと一緒に、微分可能な世界の奥深さを探求してみませんか？
参考：Alice’s Adventures in a Differentiable Wonderland — Volume I, A Tour of the Land
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