人工知能は考えると表現されます

ロボット取引のなか

さらには「僕はアルゴリズム屋だからね」という言葉を多少の優越感を込めて使ったり、葉を多少の侮蔑感と共に使ったりすると私には思える。なぜかと言えば、私には難しいアルゴリズムがわからないから僻んでそう思うのである。
「彼はインタフェース屋さんだから」
などという私のコンプレックスはさておき、とにかく私はこの「屋」
という表現が大嫌いだ。
そういう人に私が考えるところの「アルゴリズムだけでは解決できない問題」具体例は後述するを意気込んで投げかけると「ああ、それは..アルゴリズムを使えばできますよ」
とあっさり言われる。人工知能は考えると表現されます聞いたことがないアルゴリズムの名前をあたかも常識であるかのように告げられ動揺した私は、すごすごとと引き下がる。
しかし不思議なことにその問題はいつまでも存在している。
とくに「情報推薦」
の分野で「アルゴリズム原理主義」
に出くわすことが多いように思う。
近年個人がアクセスできる情報の量が爆発的に増加したことに伴い、膨大な情報の中から個人の嗜好にあった情報を推薦する機能が重要だと言う認識が広まっている。
そしてほとんどの場合それは「情報推薦アルゴリズム」
といった言葉で語られる。
しかしそれは本当にアルゴリズムの問題なのだろうか?
情報推薦システムといっても非常に幅が広いため、ここでは議論の対象を以下に示す仮想的な情報推薦システムに限定する。

  • AIの一つです医療でいうならば
  • 人工知能の研究にも大きく貢献した人物です
  • 人工知能がサポトします

コンピュータこれに対して昆虫

デモグラフィックな属性、事前のアンケート結果、操作履歴などを入力とし、機械学習アルゴリズムを用いてシステム内部にユーザ毎の「ユーザプロファイル」
を作成する。
·選択対象となる膨大な情報の中からユーザプロファイルを用いて推薦する情報を絞り込み提示する。
(それがコンテンツフィルタリングであろうと協調フィレタリングであろうと大きな違いはない。
というかそうした言葉を知らなくてもこの後の議論には何の問題もありません)こうしたアプローチは文字の上では有効に作用しそうだが、現実世界では必ずしもそうとは限らない。
プログラムを書く仕事からは遠ざかっていた
その原因はどこにあるのだろうか。まず考えられるのは「嗜好を学習するといっているが、果たして嗜好というのは機械学習アルゴリズムを用いて学習可能なの刎という点である。機械学習アルゴリズムを用いる、ということは対象とする問題に、少なくとも学習を行う期間は定常的な解集合が存在することを前提としているように思える。ロボットや何かをやっつけたり

人工知能を使って解析

うした前提は例えば画像中から人間の顔を探す、といった問題では成立するだろう。今日、顔だったものが明日になると顔ではなくなるということは考え難い。しかし人間の「好みはそうした時間的に定常な解集合をもっているものなのだろうか。昨日食べたいと思ったものを今日も食べたいと思うものなのだろうか。仮に「時間的に定常な解集合が存在しないのであれば、機械「学習」といったと3でそもそも何を学習してい’のか.といった:とになりかねない。
さらに考えれば「対象としている問題の解集合」がどのような要因に依存しているのか、システムはその要因を検知することができるのか、という疑問も浮かんでくる。いくつか,の研究によと、人間が何を正解とするかは、様々な要因によって変化することが示されている。ロボットや何かをやっつけたり

ロボットや何かをやっつけたり

おまけにその要因のいくつかはシステムに入力できるとは思えない。
こうした観点から議論をすると、次のような意見を耳にすることがある。
「いや、確かに難しいとは思うけど、精度が向上していけばきっと有用なシステムになる」
こうした意見には以下の二つの疑問を感じる。一点目。改良を続けて行った場合、精度はどこまで向上するのだろうか。「黙って座れば考えていることをぴたりとあてる」というのは、それこそシャーホームズばりの理想像なのかもしれないが、果たしてそれは可能なことなのだろうか。こうした疑問に対するひとつの考え方として.Herlockerという研究者はこう述べている。情報推薦システム。


人工知能は考えると表現されます インターネットを飛び交うようになり 人工知能の歴史の中での最大の成果の一つであるといわれている