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このAI教育、難しいなと常々思っています。

受講生が知りたいと思うのはDNNの最先端。例えばGANを使ってAIで画像生成をしたいです、という人はものすごく多いです。

でも、そこまでたどり着くためには線形代数や偏微分による最適化などの他にもそれなりに知っておかなければならない数学や情報の理論あれこれがあって、ちゃんと理論を理解できるようになるのはやはり学部上位学年とか大学院生になってしまいます。

いえ、もちろんそんな理論背景を学ばなくてもいい場合もあるのです。車の原理を知らなくても運転できると同じ。ただ、危惧しているのは中途半端な知識で「自分はすべてを知った」と変な万能感を与えてしまうこと。いや、なんだか違うな。レンジでチンする料理だけで「料理はすべて学んだ」と勘違いしてしまうようなもの・・・?深遠なる情報科学の面白さを感じてもらえるような教育を是非設計したいと思っています。

また、一部の学生は「他の理論とかはいらないので深層学習だけを教えて下さい」という極端な意見を持つ人もいるようです。けど、深層学習も所詮道具。他の学習アルゴリズムに絶対にとって代わられます。そのとき、身につけておいてもらいたいのは深層学習を使いこなすための小手先のテクニックではなく、本当の実力。先程の運転に例えるなら教習所で教えるような「この車の線と向こうのポールが重なったらハンドルを切って」というようなその車・その教習所でしか役に立たない知識は知識ではない。