いつもありがとうございます。

 

この数年で急速にＡＩが発達してきましたね。

小二の息子が図書館で借りてきたＡＩの本を読んでみました。

子ども向けだろうと思って少々なめていたのですが、

けっこう勉強になります。

 

ＡＩに学習させるとき、

すこし前だと

「こういうのが○○だ」と

教えてあげる必要がありました。

たとえばイチゴなら

「赤くて、先がとがっていて、表面がブツブツしているのがイチゴ」

といった感じです。

 

しかし、その後、

ディープラーニングという方法が生まれます。

イチゴを学習させる場合は

その画像をＡＩに大量に見せていくと

画像に含まれる特徴をＡＩ自身が見つけていきます

しかも、それらの特徴には人間が

言葉で表せないものや

とらえられないものもあるそうです。

 

教えられて学ぶだけではなく

自ら経験して学ぶというのは、より人間に近いですね。

 

ただ、このディープラーニングでも

問題が起きることがあるようで。

例えば、猫の画像をしっかり見て学習したＡＩに

少しかわった姿の猫の画像をみせたら

「これは猫ではない」と判断してしまうことがある。

 

これは学習用のデータにあった特徴に

とらわれすぎて

そこから離れた特徴を持つ猫を

正しく認識できなくなっているということになります。

これを”過剰適合”と呼ぶそうです。

 

これ、人間も同じようなことをしているときがあるなと思いました。

それも、子供より、ある程度経験した大人や

場合によっては、私も含め専門家と呼ばれる人などが

それをしがちなのかもなあと。

 

情報を一般化しすぎて

「これは〇〇ではない」
「〇〇とはこういうものだ」
「普通はこうだろう」

という判断を下しているときがありますが、

それらの情報は

削除（省略）されていたり

歪曲していたりすることがあります。

 

ＡＩの場合、過剰適合を防ぐ方法として

人工ニューロンの一部をランダムに

あえて使わないようにして学習させる

ドロップアウトという方法を使って

より精度を上げるのだとか。

 

われわれ人間も同じように

”過剰適合”していないか？

 

そして

「それ知ってるつもりだったけど、実はまだ知らない部分があるのかも」と、

一段降りて、とらわれから外れて、

そこから学習できると、精度を上げることができる。

 

そして、好奇心にも繋がると思っています。

”好奇心”はＡＩの苦手とすることのひとつのようです。

 

最後まで読んで下さり

ありがとうございます。

 

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