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。

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