人工知能を「判断の自動化」という切り口で説明すると面白いのではないか
- 人間がその場その場で考えて判断する
- 人間が事前に「判断のやり方」を言語化しておき、人間がそれに従って判断する
- 業務内容の分かっていない新しいバイトの人
- 人間が事前に「判断のやり方」を言語化しておき、機械がそれに従って作業する
- 大部分のプログラム、エキスパートシステム
・人間が事前に「状況を表現する上で注目すべき点はどこか」を言語化し、
- たくさんの「状況データ」と「その状態での正しい判断」を用意し、
- 機械が「状況データをどう組み合わせると正解に近い判断ができるか」を事前に計算して、
- その計算結果に基づいて判断する。：教師あり学習
・人間が事前に「状況を表現する上で注目すべき点はどこか」を言語化し、
- 「どういう状態になるとよいか」を言語化し、
- たくさんの「状況データ」を用意し、
- 機械が「注目すべきデータをどう組み合わせてると良い状態になりやすいか」を事前に計算して、
- その計算結果に基づいて判断する。：強化学習
・人間が事前に、ものすごくたくさんの「状況データ」と「その状態での正しい判断」を用意し、
- 機械が「状況データのうち何が重要か」「どう組み合わせると正解に近い判断ができるか」を事前に計算して、
- その計算結果に基づいて判断する。：深層学習、DCNによる画像の判別など
・人間が事前に、「どういう状態になるとよいか」を言語化し、
- ものすごくたくさんの「状況データ」を用意し、
- 機械が「状況データのうち何が重要か」「どう組み合わせるとよい状態になるか」を事前に計算して
- その結果に基づいて判断する。： 深層学習＋強化学習、Atariのゲームを人間以上に上手くプレイできた
Deep Learningによって「人間が『どこに注目すべきか』を言語化」しなくてもよくなった、 とはいえ 「膨大なデータがあれば」という条件付きなので データがなければもちろん人間が言語化しないといけないし、 そもそもの「データを集める」の必要性は別になくなっちゃいない