AIに「考えさせる」だけでなく、「自分自身に問いを投げ、何度も試行錯誤させる」ことで、より精度の高い結果を引き出す手法「CoRT（Chain of Recursive Thoughts：再帰的思考の連鎖）」が話題です。オーストラリアのソフトウェアエンジニア フィリップ・バクレスキ氏（Phiality） がGitHub上で詳細を公開し、注目を集めています！🌐📚
🧠 CoRTの仕組みは？
CoRTは、AIが自身の生成した回答を「再検討・再評価・改良」するプロセスを自動化します。以下のステップで進行します：
1️⃣ 初期応答を生成
2️⃣ 必要な「思考ラウンド」の数を決定
3️⃣ 各ラウンドで「3つの代替応答を生成」→「全てを評価」→「最良を選択」
4️⃣ 最後まで残った応答が「勝者」として採用される💡🏆
バクレスキ氏は「これはAIに、自分自身を疑い、何度も試行する力を与えるもの」とコメントしています。
🔍 実験結果：CoRTあり vs なし
バクレスキ氏は、Mistral AIの「Mistral 3.1 24B」というモデルを使って、三目並べ（○×ゲーム） を作成するタスクを比較しました。
🎮 CoRTなし：単純な見た目で、バグも散見されるコード
🎮 CoRTあり：明らかにプログラムの精度や洗練度が向上！
🌐 SNSでも大きな話題に
このCoRTはソーシャルニュースサイト Hacker News でも話題に！
🔗 Hacker Newsの議論はこちら
実際にバクレスキ氏は、AI開発企業のMistral AIが開発したモデル「Mistral 3.1 24B」を利用して、CoRTありの場合となしの場合で「三目並べ(○×ゲーム)」を作らせた結果を比較しました。CoRTなしの場合で作らせた○×ゲームの見た目はこんな感じ。
一方、CoRTありの場合だとこんな感じ。明らかにCoRTありの方がプログラミングの精度が向上していることがわかります。
実際に試したユーザーからは、こんな声も：
💬 「1つ目のAIに問題を考えさせ、2つ目のAIに添削させる。これを納得いくまで繰り返し、完成度を高める」
💬 「AIグループチャットで3人のキャラクターを作り、議論を重ねてベストな答えを引き出す」
💡 CoRTの魅力まとめ
- AIが「自己批判的」かつ「改善志向」で応答を生成
- より複雑で洗練された結果が得られる可能性
- 単なる出力ではなく「思考の深さ」を重視
- プログラミングやアイデア生成に役立つ💻✨
今後、AI開発やツールの進化において、この「CoRT」的な発想は大きな影響を与えそうです。あなたもAIと「議論」して、もっと深いアウトプットを目指してみませんか？🤔💬
