やっぱり「なぜうまくいくのかわかってない」のか!! (深層学習)

ITソリューション塾で人工知能についてお話しをしておりますので、ディープラーニングの最新動向や仕組みなどについていろいろ勉強しているんですが、あたりまえのことながら、非常に難しい。文系の頭には着いていけないところ多数でいろいろ苦しんでおります。

いろいろ調べていておぼろげながらわかってきた(というか疑いを持つようになった)のは、「深層学習はひょっとして行き当たりばったりな世界なんじゃないか?」ということです。多層パーセプトロンに大量のデータを与えて機械学習させるのが深層学習ですが、どうもいろいろなブログとか記事を読んでいると、「いろいろやってみて、たまたまうまくいったのを使っている」ように思えるのですね。

と思っていたら、先週この記事を見かけました。

深層学習はなぜうまくいき、足りない部分は何なのか? 原理を研究し応用を進める

題名に「なぜうまくいき、」とあるので、なぜうまくいくのか書いてあるのかと思ったら・・・書いてませんでした ^^; そしてそこには驚愕の発言が!! 今後の研究課題について

理論研究の方向性は2つ。なぜうまくいくのかわかっていない深層学習の原理の解明と、現在の深層学習では難しい難題解決である。

「なぜうまくいくかわかっていない」んだ! やっぱりそうだったのか・・　これ、政府の肝いりで今年度設立された理研AIPセンターの杉山将センター長の発言とされています。さらに、

「機械学習のポイントは、プログラムした本人が思ってもみなかった出力が出るところ。」

なんていうことも書いてあります。全然理論化されていないんですね。華やかに見えるAI研究も、結構泥臭い感じなのかも知れません。この件、もう少しわかったらまたブログに書きたいと思っています。

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