かずー氏の本を読んだら人工知能のことちょっとわかった気がした

今期の目標に、人工知能について調べてみると書いていたものの、読み始めた本が結構眠くなる内容でなかなか理解も進まなかったので、もっとイメージだけ先に掴んでから読んだほうがいいかなぁと思っていた。そこで、同僚が持っていた本（通称：かずー氏本）を借りて来て読んだのだった。

コンピューターで「脳」がつくれるか

脳を真似ようとしているのが人工知能

かずー氏の本のアプローチは、人間の脳の説明から入っていて、脳のこの部分はこういうことを担当していて、それをAIでやろうとすると、こういう手法になる、という説明がされているので、なんとなくわかった気になる。実際には脳に関するキーワード全然頭に入ってきてないので、イメージだけが掴めるという感じ。

かずー氏本からのメッセージとしては、「汎用AIにはロマンがある」というふうに受け取った。

よく聞くキーワードについてもなんとなくわかる

機械学習

機械学習はコンピュータ自身に自動的に学習していってもらうというもの。普通は人間自身がプログラミングをして、どう判定するかを適宜定義していくわけだが、その判定基準の学習をコンピュータ自身が行うようにしていく。

教師あり学習

教師あり学習は、最初は正解を人間が教えて、傾向を掴んでいくように仕向けるもの。そこから正解の特徴を見つけていき、精度が上がる。ただし、汎化能力を高めないといけない。汎化能力とは、蓄積された知識を応用できるかどうかとことで、汎化能力が高いと、今まで学習してきたものとちょっとだけ違う問題にも答えられるけれど、低いと、ちょっと違うだけなのにミスしてしまう。汎化能力が低いものは過学習といって、教師からの問題に最適化されすぎてしまっていることをいうらしい。 なので、正答率が高ければいいというものでもない。

教師なし学習

教師なし学習は、コンピュータが自動でデータから傾向を導き出して法則を見つけ出したりするもの。人間が気づかない関連性を導き出したりする。

強化学習

強化学習は、行動に対して報酬、または罰を与えて、報酬のある行動を行い、罰のある行動を避けるようにしていくもの。いいことしたらご褒美あげて、悪いことしたら怒られたり、痛い目にあったりするというところが動物が学習していくところと似ている。似ているというか、それをモデル化したものだけど。

ディープラーニング

ディープラーニングは、人工のニューロンを定義して、学習する層を多層（深層？）にすることによって、より複雑な学習が行えるようになったもの。今最も熱い分野である。

脳のことがわかる

人工知能で知能を作ろうとしているため、身近なモデルである脳についての説明がされている。どの部位が何を担当していて、それは機械学習でいえばこういうことをやっているだろう、という風に書かれている。小脳は教師あり学習をしているとか。そして、大脳の謎はまだまだ多くてわからないことが多いというのもわかる。ディープラーニングっぽいことを大脳新皮質がやっているみたいではあるが、そんなに層があったら人はこんなに速く物事を判断できないということもあり、脳は非常に興味深い存在であるなとわかった。

脳の仕組みがわかれば勉強法も変わる？

余談ではあるが、脳の仕組みを理解して、勉強に対して強化学習でご褒美をあげるようにすれば、快に変わっていって億劫なこともだんだん楽しくなっていくのではないだろうか？そういうメカニズムを知っていれば、面倒臭いことに対する戦略を立てて攻略できそうに思えた。機械学習とは全然関係ないけれど、そう思った。

次の段階の本はなんだろう？

なんというか、学習するアルゴリズムに対する勉強をしておかないと全然わけわからないだろうなーと思えたので、大枠が知れたことはよかったと思う。とりあえず、前に買った本にもう一度チャレンジしてみよう。