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科学

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ディープラーニングが爆発中!

さぼ郎
日経サイエンスの2016年9月号の特集は「人工知能」ということになっています。この雑誌は判型がA4なんですが、それを3段組にして文字を詰め込んでいるので、ともかく読みにくいのです。

日経サイエンス

そこで、A4をA3に拡大コピーして読んでいます。文字量が多いということは、つまりは適切な要約がされていないということで、アメリカ人の書く、いい加減な原稿を翻訳して日本語にしているせいか、分かったような分からないような記事が多いです。

おそらく専門家は読まないと思います。とどのつまり、科学ネタが好きな素人が利口ぶって読むわけですから、ターゲットをきっちり絞って、ターゲットが納得するような記事の構成にするべきです。

ちなみに台東区で予約して読んでいる人は2~3人だけです。これって、マーケティングが出来ていない格好の例(独りよがりの)だと思います。

で、AIというと「人工知能」のことだそうです。「AI」は「Artificial Intelligence」。読んで字の如くの「人工的な知性」というあたりのことと思います。

最近は、人工知能と言うよりは「ディープラーニング」、つまりは「深層学習」という文字を目にするようになりました。

解説を読む限り、ともかくはニューロンが学習する有様を模しているのだそうで、階層を深めるほどに抽象化されていくようなことが書かれています。

音声認識なども、その「ディープラーニング」が使われているかのような書き方になっています。

生物が学習する過程は、物事を素早く理解するためや難問を解くためではなく、生存と繁殖のためであったことは間違いがありません。さらに、人間がこのように進化してきた重要なポイントに「感情」があると思います。

ディープラーニング」は、与えられた課題を解決するために「学ぶ」ことに特化していて、マシンの目的は「課題解決」でしかなく、なんのためにその課題を解決するのかが欠如しているわけです。

有るアルゴリズムが、すべての局面において一貫して優れているということはなく、それは「ノーフリーランチ定理」で説明されているのだそうです。

ノーフリーランチ定理
wiki「ノーフリーランチ定理」にリンク ↑

つまり、あることに優れている人は他が劣っていて、特に優れたこともない人の平均に近似するということらしいのですが、「本当かね?」と思ってしまいます。

頭が優れて良くて、運動もよく出来て、人柄も高潔な人って、いましたよね。特に小学校の頃には、何人がいたように思います。

これが年をとると、何かに優れている人って、みんな石原元都知事のようになってしまうって、何が原因なんでしょうか。

優れている人って、結局、何かの「長」になるわけで、「長」になると「権力」と「金」によって、人格を歪められてしまうのですね。

その意味では、「ノーフリーランチ定理」に従っているようでもあります。

ことがアルゴリズムなら、特に優れているアルゴリズムをたくさん集めて、それぞれの特異な事象を解決させていけば良さそうに思いますし、それは実現可能だと思います。

組織って、そういうふうに作られているわけですよね。

ともかく、動物の頭の中のニューロンは、「シナプス強度」によって、脳の中のネットワークにパターンが生じるのだそうで、それを関数化して数学的処理を重ねていくことで物事(課題や任務)を「認知」するようです。

ニューロンの認識における多層構造で、層が深くなるほどに上手な学習ができるようになるのだそうですが、今度は最適化という問題が発生するようです。

日経サイエンスの翻訳文によると、「大域的最小値」になるとネットワークエラーが最小になるのだそうですが、「局所的最小値」になると、そこから抜け出せなくなるのだそうです。

得てして人間も局所的最小値」によって、苦しむことが有るわけで、片思いなどまさに局所的最小値」のような気もします。

片思い

この局所的最小値」から抜け出す算段が見えてきたがこの1年のことだそうです。

前後の脈絡はわからないのですが、ニューロン間にランダムなノイズを加えると、上手に学習するのだそうですが、これって、人間で言う「散漫」ってことじゃないでしょうか。通常、学習において重要なことは「集中力」じゃなかたかと思うのですが、適度なノイズが有ることで学習の効率が上がるのは、例えば音楽を聞きながらのようなノイズのことなのでしょうね。

で、そのような記事の次にAIが進化していくと「2001年宇宙の旅」の「HAL9000」という人工頭脳を思い出します。

HAL9000
wiki「HAL9000」にリンク ↑

矛盾した命令を解が混乱し、乗組員を排除することが最適解であると判断するわけで、乗組員が電源を落とそうとすることとの戦いになるという示唆に富んだ結末でした。

人工頭脳が悪人に利用されれば、悪人にとっての最適解を出すことは間違いがありません。さらに、マシンが人間と目的を共有しなくなることも予想されます。

人工頭脳

例えば「地球温暖化を防止しろ」とか「食糧危機を救え」のような課題を与えた場合、深層学習の結果、人間の抹殺が最適解になる可能性もあります。

今世紀中に人口頭脳は囲碁で勝てないと言っていた専門家がいますが、世紀が変わって16年で人間が負けてしまいました。

囲碁

1933年9月11日にラザフォードは「原子の核種変換をエネルギー源として期待することは戯言である」と言った翌日の1933年9月12日にシラードが中性子による連鎖核反応を思いついたのだそうです。

ワタシが北朝鮮の棟梁だったなら、ミサイルや核開発ではなく、人工頭脳開発に力を入れるんですけどね。

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