概念を教えるために産まれた画期的な方法とは。人口知能は人間を超えるかレビューその3
2016年5月18日
〈前回からの続き〉
さて第三回。
コンピューターに概念を教えるにはどうすりゃいいんだ。
人間同士だって難しいのに。
例えば「おでん」ってどういう食べ物なのか、
外国人に説明するの、結構難しい。
とすると、
どうすりゃいいかわかんないから、
コンピューターに自分で概念を勉強してもらおうぜ。
ってことになるんですね。
人間の赤ちゃんだって、別に教えられて概念を獲得するわけじゃない。
あれはワンワンか、そうか。
こっちもワンワン？え、違うの？そうか。
ってやってるうちに犬という概念を固めていくわけで。
じゃどうやって教材を与えるか。
どうやらこの教材の与えかたに、
ディープラーニングのブレイクスルーがあった。
例えば猫って何なのかを教えるのに、画像をたくさん与えるだけじゃなく、
その画像をちょっとだけいじった（ノイズを入れた）画像もたくさん与える。
ノイズの加えかたはわかりませんが、
例えばヒゲをちょっとだけ長くするとか、
ちょっとだけ鼻を大きくするとかですかね（想像）。
するとどうなるか。
概念が、揺らぎにくくなるんですね。
「ちょっとおかしいけど、どう見ても猫だよね」って分かる。
今までなら「ちょっとおかしいので、これは何かはわかりません」てなってたやつが。
こりゃすごい。
かなり、人間に近づいた感ある。
さて、仕組みに続いて学習もできそうになった。
次回最終回は、「結局、人口知能は人間を超えるのか」。