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2019年12月15日11:27

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週記473 人工知能の知性・柔軟性について

 今回は少し専門的ですが、非常に面白いアイディアを思いつきましたので書き残しておきたいと思います。

 機械学習では基本的に学習と判断は分けて行われます。

少し語弊があるかもしれないので、補足すると学習のプロセスではInputデータを使って答えを予測→実測と予測誤差の評価→誤差を小さくするようにパラメータを更新→・・・というプロセスを繰り返して行きます。

一方で判断というのは学習の結果、うまく予測できるようになった機械学習モデルを使って未知の事象を予測し行動の補佐をするプロセスのこと、と定義できます。

つまり、学習と判断は分けて行われる、というのは判断に機械学習モデルを使う場合には機械学習モデルは新たには学習しない、ということになるわけです。

これを専門的に言えば、判断のプロセスにおいてはパラメータは更新されない、ということになります。

 では一方で人間ではどうでしょうか?

私の勝手な認識では人間の学習は機械学習とは異なり、On timeに行われると考えています。

つまり、判断の直前まで学習が行われているのです。

もちろん、学習していると言っても微修正のようなもので、過去の経験をもとに大枠の判断をし、現在の状況を見てうまくいくように柔軟に対応していくような感じです。

これを機械学習モデルで実装するとすると少しユニークな構造になりそうです。

要はより人間の深部に近いところにある価値観や知恵が変化するわけではなく、行動の内容や詳細を決める思考の表面部分が状況をうまく学習し最終調整をしているというような、段階的学習構造を持っているのではないかと考えています。

それ故に色々なミスも起きるわけですが、私はこういう人間の学習機能が人間の持つ柔軟性を生むのかと思います。

思いつきの忘備録まで。

以上

P.S.
様々なInputを受けてそれまでの価値基準の根幹は変えず、一方で出力に近い部分の表面の価値判断が状況によって変わっていく。動的ニューラルネットワークといっていいかもしれない。これが人間の柔軟性なのかもしれない。

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