現実世界を捉える深層学習の現状--Preferred Networksが説明
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注目のコメント
「どこが車で、どこが標識なのか、などを認識できている。あとは制御と組み合わせて商品化するだけだ」って！！
それはさておき、開発モデルが根本から変わるというやつは大変な津波だと思わないとまずい。
「機械学習によって、演繹的システム設計から、帰納的システム設計へと開発手法が変わった。学習データを用意することが要件定義みたいなものだ。要件定義の変更も勝手に学習してくれる」
この開発が本当に機能するというのを本当に目の当たりにしてショックを受けたことのある人が少ないのが問題だと思う。これまでもこれからも数学やコンピュータサイエンスは大事だけどかなり前提が根本から変わる感じになる。技術として数学は生きるけど、思考としての数学はかえって邪魔になる人もいる。演繹的にインプットとアウトプットから計算ロジックを導き出すのではなく、帰納的にインプットとアウトプットをともにインプットしてロジックというアウトプットを生成する。プログラミングロジックをモデル化できる人間より、プログラミングロジックを生成できるデータ（の一連システムを組める人間）が強い。システム開発手法がディープラーニングにより根本的に変わる可能性がある。
『「機械学習によって、演繹的（還元論的）システム設計から、帰納的システム設計へと開発手法が変わった。学習データを用意することが要件定義みたいなものだ。要件定義の変更も勝手に学習してくれる」』
これはインパクトが大きいと思う。業務システムは、運用しながら、新しい要件が出てきたら、出力の間違いを日々訂正（＝学習）させ続けるだけで、いつのまにか最新の要件に適応したシステムに変わっている。いちいち開発する必要がなくなり迅速かつ効率的。長谷川さん良く存じ上げています。
先日松尾先生にお会いした時にも言われてましたが、
学習方法の進化が重要だと言われてました。
例えば
https://youtu.be/-O-E1nFm6-A
これは、ものを投げる事をロボットに学習させる
と言う物です。
基本のある重さの物を投げたらどうなるか、
を物理式で教え、実際投げた時の入るか入らないか
で学習させると言う方法です。
人が子供頃やった事を、ロボットにやらせる。
子供の頃に我々がやってきた遊びは、
実は学習で有り、様々な遊びをロボットに与える
と言う事なのだと思います。
そう考えると、長谷川さんがここで紹介した
様々な学習方法も、遊びに見えてきます。
