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2017/02/05

第53回IT勉強宴会「深層学習の概要とドメインモデル」の感想

第53回IT勉強宴会で、能見さんの「深層学習の概要とドメインモデル」を聞いてきた。
すごくワクワクして、面白かった。
自分は初心者なので、理解できたことをラフなメモ書き。
間違っていたら後で直す。

【参考】
深層学習の概要とドメインモデル<第53回IT勉強宴会> : ATND

深層学習の概要とドメインモデル<第53回IT勉強宴会> | IT勉強宴会blog

【1】昔流行したニューラルネットワーク理論と深層学習の深い関係

僕の一世代上の人たちから見ると、ニューラルネットワークがすごく流行して冬の時代になったのを知っているので、理論は既に知っているが、本当に使い物になるのか、という思いがあるみたい。

単純パーセプトロンで、0または1に分類するのは、回帰直線による相関分析。
でも、そのままでは当然解けない問題もある。

多層パーセプトロンにすれば、非線形な問題は活性化関数を用いて線形分離できるように変換すればいい。
シグモイド関数が有名だし、それ以外にも色々ある。

多層パーセプトロンのボトルネックは、学習コストを最小化する関数を求める時、真の極小解ではない極小解に落ち込んでしまって、そこから脱出できなくなる点。
誤差逆伝播法で、勾配を少しずつ計算して、誤差をフィードバックして、鞍点にはまらないように学習していく。

でも、過学習の問題も出てくる。
この辺りは、人間が、スポーツや勉強をあるパターンだけで進んでいくと頭打ちになり、いくら努力してもそれ以上伸びない、という症状によく似ている。
他にも、教師あり学習とか、強化学習は子供の躾、ペットの躾に似ているとか、すごくアナロジーしやすい。

そういう時代を過ぎて、2012年に深層学習が画像認識の精度を大きく上げるブレイクスルーが起きて、深層学習が流行し始めた。

講演で最も興味深かった点の一つは、「なぜ、学習の構造はDeep(深層)なのか」。
「なぜディープラーニングが、これほど世の中の多くの問題にうまく適用(特に認識)できるのか?」
「Linの仮説」というものが説明しようとしているが、その理由は、まだ理論として結果は出せていないらしい。

深層学習は 世界をどのように変えられるのか - IBISML

能見さんの「直観的な理解:対象の階層的な構造をうまく取り込めるから」という話を聞くと、人が物事や現象を理解しようとする時、ツリー構造で概念を分解して理解しようとする方法と上手くマッチしているから、と理解している。
たぶん、深層学習の仕組みは、人間の脳の仕組み、人間が物事を考える仕組みの本質に触れているからこそ、プログラムで実装してその威力を発揮できているのだろうと推測する。

【2】深層学習はどこまで知性に近づいているのか

深層学習はニューラルネットワークをプログラムで実現しているので、まさに人の脳の神経回路のシミューレションに近い。
では、深層学習はどこまで人間の知性に近づいているのか?

話を聞く限り、2017年始め時点では、画像認識などの分野で人よりも認識の精度は高いが、全ての分野で置き換えられているわけではない。
まだ知性まで追いついていない。

渡部幸三さんが質問したように、深層学習が画像認識の処理をした後で、「美しさとは何か」という問いに対して、その特徴量、その評価基準が知りたい。
しかし、現時点の深層学習のフレームワークでは、中間パーセプトロンの中身はいちおうトレースできるが、「美しさ」の特徴が何であるか、明示しているわけではない。
深層学習の処理結果として、入力した画像を犬か、猫か、ゴッホの作品なのか、とフィルタリングしているだけ。

深層学習による画像処理において、ある風景写真をゴッホ風にアレンジする、というシミュレーションした絵があって面白かった。
ちょうど、昔のセピア風、プリクラ風の写真の加工に似ている。
では、ゴッホの絵の美しさの特徴は何なのか、と抽象的な概念で言い表して欲しいが、それは明確ではない。

なぜ、美しさの特徴を知りたいのか?
やはり、人間なので、その結果に至る道筋、ロジック、原因が知りたい。
もしそれが完全に判明したとしたら、プラトンのイデア論を立証できることになる気がする。
つまり、美しさの本質はこれこれです、と明確に言えるならば、全ての人の心にはそれが宿っているので、お互いに理解し合えるのだ、というロジックで言いたい。
最終的には哲学の性善説に行き着く気がするが、現時点の深層学習はそこまで人間の心理の本質まで迫っているわけではない。

現在、深層学習をベースとした人工知能の研究は、アメリカと中国で相当激しく進んでいるらしい。
また、東京での人工知能や機械学習の勉強会は、すぐに定員いっぱいになるぐらい人気があるらしい。
今はブームが始まったばかりで、深層学習のどのフレームワークが生き延びて集約されるのか、分からない状態なので、面白いみたい。

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