人口知能AIのディープラーニングってナンだ？専門家の見解で物議「なるほどよくわからん」「ある種の統計処理なだけ」「AIが導く回答を人間が説明できない」 2ch人工知能まとめ

ディープラーニング

ディープラーニングまたは深層学習（しんそうがくしゅう、英: deep learning）とは、（狭義には4層以上[1][注釈 1]の）多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[2]。深層学習登場以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。

しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、十分学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し[3]、2010年代に普及した[4]。

人間の脳の構造を模した機械学習における最初の手法であるパーセプトロンが考案されたのは1957年であるが、マシンスペックの大幅な不足や、排他的論理和の認識ができないなどの欠点が露呈したため、研究が大きく続けられることはなかった[7]。

長らく冬の時代が続いていたニューラルネットワークであるが、2006年にジェフリー・ヒントンによってスタックドオートエンコーダなど多層にネットワークを積み重ねる手法が提唱され、さらに2012年には物体の認識率を競うILSVRCにおいてジェフリー・ヒントン率いるトロント大学のチームがディープラーニングによって従来の手法（エラー率26%）に比べてエラー率17%と実に10%もの劇的な進歩を遂げたことが機械学習の研究者らに衝撃を与えた。

ディープラーニングは物体認識を中心にさまざまな分野で活用されている。また、Googleをはじめとした多くのIT企業が研究開発に力を入れている。また、自動運転車の障害物センサーにも使われている[15]

引用・出典：
Wikipedia – ディープラーニング

「ディープラーニングは最小二乗法」で物議　東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」

「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。

　日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。

（引用：2月18日付 日本経済新聞 電子版 記事より）

最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差の2乗和を最小とするような係数を決定する方法。ディープラーニングに詳しい東京大学の松尾豊特任准教授は、2018年8月に登壇したイベントで、「ディープラーニングは最小二乗法のお化けのようなもの」「従来のマシンラーニングは（階層的に）『浅い』関数を使っていたが、ディープラーニングは『深い』関数を使っている」と説明していた。

松尾氏は2月20日、Twitterの公式アカウントで「小林慶一郎先生はよく議論させていただくので、少し責任を感じています」とツイート。ディープラーニングを簡潔に解説するため「深い関数を使った最小二乗法」という言葉を使ってきたが、「深い関数を使った」という説明がいつも抜け落ちてしまうと嘆く。

続けて、「深い関数により表現力が革命的に上がり、アルゴリズム的な挙動も含め表現できるのは驚くべきこと」「『最小二乗法』は、損失関数を最小化することで、モデルのパラメータをデータから推定すること（略）深いことに比べるとそれほど重要ではありません」と投稿。経営者や政治家など、AIに詳しくない非エンジニアに正しく理解してもらうための解説は「大変難しい」と痛感しているようだ。Twitterでも同様に、AI技術について上司や同僚にどう解説すればいいかを嘆くエンジニアの声も見られた。

　松尾氏は「深い関数」の意味やそれがもたらす可能性について、今後も研究や啓もう活動を続けていくと発信した。

引用・出典：
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html

あとはそれをより複雑なデータとか高い次元でやる
そんなところだろ

原理なんてわかったって連中には意味がない。

ある種の統計処理みたいなものであって
まだまだ高度な知能とはいえない
高度な知能ではないけど囲碁とかボードゲームなら有効に機能する

単にコンピューターの性能が向上して、昔ならコストがかかったことが気軽に出来るようになっただけ

深いという点が重要な働きをしていることに間違いはないだろうけど、それだと今度はざっくりしすぎていて、
本質の部分はもう少し中間のサイズの何かなんだろうね