埋め込み（エンベディング）

体育の時間に、クラスのみんなを校庭に並ばせるゲームをするとしましょう。ルールはひとつだけ。好きなものが似ている人どうしは近くに立つこと。サッカーが好きな子たちは片側に集まり、絵を描くのが好きな子たちは反対側に集まります。

並び終わると、おもしろいことが起きます。誰と誰が似ているのかを聞かなくても、ふたりの間の距離を測るだけでわかるのです。名前を知らなくても、立っている場所だけで関係が読み取れます。

コンピューターに単語を教えるときも、このゲームをします。コンピューターは「りんご」という文字の意味を知りません。かといって、りんごに1番、ライオンに2番というように番号だけを付けても困ります。1番と2番が隣どうしであることは、ふたつの単語の意味とまったく関係がないからです。

そこで、単語ごとに校庭の上の立ち位置にあたる数字のまとまりを渡します。こうして決めた座標のことを、埋め込み（エンベディング）と呼びます。

校庭の立ち位置がうまく決まっていると、距離だけでなく方向にも意味が宿ります。「男」が立っている場所から「王」が立っている場所へ向かう方向を、矢印で描いてみましょう。次に、「女」の立ち位置から同じ方向へ、同じ長さだけ歩いてみます。

すると、たどり着いた場所の近くに「女王」が立っています。「王から男を引いて女を足すと女王になる」という話が出てきた理由です。矢印が身分の高さを表しているから起きることです。

おかげで、コンピューターは意味を知らなくても、かなり多くのことをこなせます。検索窓に「安いノートPC」と入れると、「格安ノートPC」も一緒に探してくれます。ふたつの表現の立ち位置が近いからです。

おすすめ機能も同じ原理で動いています。自分が見た動画の立ち位置の近くにある別の動画を選んで見せているのです。近い立ち位置を探す計算が、そのまま似たものを探すことになります。

この立ち位置は、人がひとつひとつ決めているわけではありません。コンピューターが膨大な量の文章を読みながら、自分で配置を整えていきます。まわりに来る単語（文脈）が似ている単語どうしを少しずつ近くに引き寄せる作業を、何度も何度も繰り返す方式です。「安い」と「格安」はひとつの文に一緒に出てくることはあまりありませんが、どちらも「ノートPC」や「価格」といった言葉のそばによく現れるため、近づいていきます。

校庭も、私たちが想像するよりずっと広いものです。縦と横の二方向ではなく、数百から数千もの方向に広がる空間だからです。そのため、座標をつくる数字も数百から数千個になります。ただし、その数字ひとつひとつに「甘さ」や「大きさ」のような名札が付いているわけではありません。

計算がいつもぴったり合うわけでもありません。 矢印をたどっても、女王の近くに着くだけで、正解の場所にぴたりと立てるわけではないのです。うまくいかない単語の組み合わせもたくさんあります。

読んだ文章に偏りがあれば、立ち位置も一緒に傾きます。人が書いた文章に含まれる偏見が座標にしみ込んでしまうわけで、開発者たちはこの点を調べて直そうとしています。