“AI”誕生 から70年の物語、私たちの日常にある機械学習や深層学習
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注目のコメント
「機械学習と深層学習の主な差別化要因は、システムがどう学習しトレーニングされるかにあります。」
私の理解はちょっと違っています。
深層学習の最も衝撃的だった点は、認識や処理のための特徴量の設計を人間が行わず、ニューラルネットワークが行う点です。
例えば犬と猫を分類するAIについて考えてみます。みなさんは犬と猫を見分けるポイントを説明しなさいと言われたら、どのように答えますか？まだ読み進めず、ご自身でまずは考えてみてください。
結構難しいですね。深層学習は鼻に注意を向けるようです。すなわち、鼻が長いと犬、短いと猫であると、見せられた画像から学んでいます。もちろん、パグみたいな例外はありますが、見ているのは鼻だけではありません。一例です。
意外と効くのが、「芝生の有無」なんです。理由は簡単。芝生を駆け回るのは、統計的には圧倒的に犬の方が多いので、芝生が見えたら犬と答えると結構な精度が出てしまいます。
一部の人がこう思われたと思います。「犬と猫を見分けると言われたから、犬とか猫そのものについて一生懸命考えたのに、それはずるだ」と。けど、こちらは犬と猫の体以外に注意を払ってはいけないとは言っていません。
人間が分類に必要な特徴量を考えていくと、上記のような「思い込み」が入り込む余地ができてしまいます。それに対して、深層学習は分類するのに効果的であれば背景であろうと使おうとします。それがニューラルネットワークが自動的に特徴抽出を行う最大の凄さだと思います。
（わかりやすさのために大雑把な説明になっています）【人間】一人一人の人生経験の違いがある→求めるものが違って来る→学習結果が違って来る。
【AI】どんどん学習すれば、一つの究極の判断マシンができる・・・と言うのは間違いではあるまいか？
つまり、どんなに学習したとしても、求めるものが違えば、違ったAI が出来上がる、のではあるまいか？
