直観 いわゆる関係性を把握する能力は人間がずっと上だ。
東大入試を目指すロボット 東ロボ。人工知能研究者による実験的なプロジェクトで、日本最難関の大学入試をロボットによって突破できるか? というものです。このプロジェクトがひとつの結論を得たようで、どうやらこれ以上の進展は見込めそうにもないので、いったん中止する 研究の方向性を転換する という決断をしたようです。
ニュース内容を興味深く見ていたのですが、どうやら会話の流れなどの状況判断においては、上手く意味をくみ取れないケースがあるようです。
暗記やら、パターンを解析する能力においては軽く人間を凌駕しますが、 「状況判断能力」 においては人間の直観力、判断力には遠く及びそうにもないです。
これの何が トト予想 と関係があるのか? 話のレベルは全然違いますが、私自身は とても関係がある と感じています。パターンを認識して答えを出す。これは人間も人工知能も同じなのですが、決定的に違う点はどこか?
それは
全体的な関係性の把握
にあるのではないか? ということ。
データを並べてアルゴリズムに渡せば計算をして、即座に答えを出してくれますが、ここで行っているのはインスタンス(行のこと)それぞれの単独事象について教師データから答えを学んでいるだけであって、インスタンス同士の関係性については何も学んでいない。テストデータが与えられれば確率的にもっとも確からしい答えを返すだけであり、「最近、調子が良い」 とか、「不調続きだな・・」とか、そういった前後の関係性に対する認識といったものは、(おそらく)まったくないと考えます。
こういった 「感性」 というか 「感受性」 のようなものをアルゴリズムの判断に反映させるためには、教師データに元から 「そういった要素」 を数値なり、単語など(名義属性)として、データに組み込む必要があります。
私がやっているレベルでできることと言えば、データ属性に上で書いたようなことを付け足して、もう一度検証してみることぐらいしかないですね。
機械学習を通して何かを予測することの得手不得手について
東ロボの話題とは少しズレますが、一般的な知見として以下のページ内容が参考になるのではないでしょうか。
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