テクノロジー

質を求める前にとにかく量

 なんだか、根性論のような話ですが(笑)AIのお話です。

 タイトルにある顔写真ですが、これ全部実在する人物ではありません。膨大な写真データからAIが自動生成した写真で、フォトショップで作成したものではないのです。これがすすんでくると、実写のような映画だって作ることができます(技術的には)凄い時代です・・・・

 AIだけに限らず、テクノロジー全般で有名な筑波大学の落合陽一准教授がこのビデオでも触れていますが、初めてディープラーニングに触れる学生が研究室でやる仕事が「画像を沢山あつめてくること」というかなり力技という話をされています。

#話はずれますが、私の世代より上の方に、落合陽一先生といっても「???」となりますが、「落合信彦の息子」というとだいたい分かってくれます(笑)

 ディープラーニングに限らずAI全般として、「法則性を見つけるには膨大なデータが必要」ということです。

人って面白くて、少ないデータから法則性を導き出そうとするのですが、コンピュータに分からせるためには、数式化が必要になります。

 数式に表現しても打率が高まらないと意味が無いわけで、そのためにはサンプル数がもの凄く大量に必要になるという話です。

 統計学では「サンプルサイズ」ともいいますが、標本ではなくてデータの個数のことを指します。統計学で専門用語を使えば「母比率の95%信頼区間からデータ数」を導き出すのですが、単純に「サンプル数3」と「サンプル数100」だと、どちらが正確っぽいか(これを「確からしい」と言いますが)というと、感覚的に後者ですね。

 いわゆる「俺調べ」は信頼できないということです。

 ところが、組織の中では声の大きな人の「俺調べ」が通用したりします(笑)

 人は「俺調べ」であっても、結構本人が無意識のうちに経験を入れ込んだりしていますので、サンプル数が少なくても予測を立てることができるのですが、

 いかんせん、コンピュータは「昔の記憶」も「使えるデータ」と「使えないデータ」、そして「正解」と「不正解」も定義してあげないと動いてくれないのです。

 じゃぁ、これが人が集めてきた膨大なデータが使えるかというと、それが必ずしも使えるかどうかは分からないというのが難しい所。

 数理的な法則性を出す必要があるのですが、法則性が出ないこともあったりします。

 人が法則性を出すのに、コンピュータに出せないわけないやろと思うかもしれませんが、人は意外と「無意識のうちに補正」をしています。これがやっかいなのです。無意識なことを他人ですら分からないのに、コンピュータが分かるわけないです。かなり無理筋なのです。

 そして、データがあるからと言って必ず法則性を導き出すことができるわけでもない。

 と、同時に法則性を導き出すためには、データが無いとどうにもならないのです。

 ある意味、「成果を出すためには努力が必要だ。しかし、努力をしたからと言って必ずしも成果が出るとは限らない」というのと似ているかもしれませんね。

 なかなか、哲学的です。

ピックアップ記事

  1. スカイディスクと 水処理関連のスマートファクトリー化を促進
  2. AIエンジニアリングのWebサイトが公開になりました
  3. 求人ページ専用のページを追加しました

関連記事

  1. テクノロジー

    人は必ずミスをする

     令和初めてのブログです。お読みの方々はお休み取れましたでしょうか?…

  2. テクノロジー

    冷蔵庫の中の材料で何とか作るのも良い料理

    台風19号の被害は大丈夫でしたでしょうか?私たちのお客様でも…

  3. テクノロジー

    デジタルに関しては先進国も発展途上国もない

     ちょっと今、東南アジアのある国へ短期の出張に出ています。数…

  4. テクノロジー

    デジタイズとはSDGsのど真ん中だ

     持続可能な開発目標(SDGs)という言葉がここ数年聞かれるようにな…

  5. テクノロジー

    平成最後に思うこと

    次回まで ゴールデンウィークを挟むので、平成最後のブログになります。…

  6. テクノロジー

    「選択と集中」に入らなかったITの歴史

     ちょっとタイトルが大きな話になってしまいました。 楽天が社…

2019年10月
« 9月    
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031  

最近の記事

  1. 問題解決

    その平均に意味はあるのか?
  2. テクノロジー

    人は必ずミスをする
  3. 問題解決

    過去を否定するから変われない。過去は過去、今は今
  4. ワークライフ

    ぱーそなりーすぴーきんぐ?
  5. 問題解決

    1週間も続ければ「伝統」になる?
PAGE TOP