内容
人工知能
検索エンジンに内蔵されていたり、ビッグデータをもとに自動的に判断したりするような人工知能である。
機械学習というのは、サンプルとなるデータをもとに、ルールや知識を自ら学習するものである。
どうやら人間は、単純なルールで記述された言葉でも、そこに知性があると感じてしまうらしい。
掃除ロボットのルンバが迷子になっただけで、そこに愛着を感じてしまうのが人間である。
ディープラーニング
機械学習をする際のデータを表すために使われる変数（特徴量と呼ばれる）自体を学習するものがある。
特徴量というのは「データの中のどこに注目するか」ということであって、それによって、プログラムの挙動が変化する。
たとえば、「王手をされているか」というのは１つの特徴量だし、「王将がどのくらい前に出ているか」というのも１つの特徴量である。
特徴表現学習の部分を特定の企業に握られたり、ブラックボックス化されたりすると、非常にやっかいなことになる。
特徴表現学習のアルゴリズムがオープンにならず、「学習済み」の製品だけが製造・販売されることになると、リバースエンジニアリングで分解したり動作を解析したりして仕様や仕組みを明らかにすることが不可能である。
たとえば、学習は、学習アルゴリズムを秘匿したままどこかの工場でやって、学習済みの製品だけが販売される。
ロボットなら分解すれば構成部品や要素技術がわかるし、アプリケーションならその動作から中身を推測することができるが、学習結果から学習アルゴリズムを推定するのはほぼ不可能である。
ちょうど、人間の脳をいくら調べても、知能のアルゴリズムがわからないのと同じである。
面白かったポイント
なかなか興味深かった。
ただ、人工知能の未来にそこまでワクワクするものではないなという感想。
満足感を五段階評価
☆☆☆