数学、ときどき統計、ところによりIT

理論と実践の狭間で漂流する数学趣味人の記録

人工知能・機械学習という流行に振り回されないために参考になるブログの紹介

人工知能機械学習について、昨今の状況を一歩引いた視点で見るのに役に立つサイトを紹介します。

人工知能機械学習については、書籍やブログ、時にはテレビによって大量の情報が流され、情報過多*1の状態が続いています。こうした状況においては、情報を整理して対象全体を可視化し、俯瞰的に眺めることが現状を確認したり取るべき方針を決める上で有効な場合があります。

上記の記事では、人工知能機械学習で出てくる概念やワードを「データを扱う際のアプローチの違い」と「問題解決に対する指向の違い」の2次元平面上にマッピングしています*2

 

また、

の中で語られているディープラーニングバブルに対する憂慮、特に 

莫大な量のデータをスーパーコンピュータにぶちこんで1週間も計算させ、「なんかよく分からんけどこんな結果が出ました」という星占いのような事業は、そろそろ引き際を考えた方がよいと思います。少なくとも「なぜその結果が出たのか?」を誠実に説明できなければ、長続きしないというのは、過去の事例から明らかです。

という点は、私がディープラーニングに感じている不満と同じであり、とても共感できる部分です。

 

記事の執筆者は人工知能機械学習の分野で博士号を取得した弁理士の方で、上記で取り上げた記事以外にも執筆者のバックグラウンドが遺憾なく発揮された投稿は一読の価値ありです。

 

※17/02/10追記:リンク先のサイトがアクセスできなくなっている様です。

*1:流されている情報の中には、人工知能機械学習それ自体の内容について理解しているのか疑わしいものや、読者・視聴者の無知や誤解に付け込んだセンセーショナルな記事・番組が多数含まれています。こういった根拠の乏しい流行の後に残されるのは、祭りの後の寂しさとマスコミにまんまと乗せられてしまったという羞恥心だけ、ということが(一昔前の人工知能やカタストロフィー理論、複雑系などで)過去、幾度となく繰り返されています。

*2:ちなみに自分の関心は統計的機械学習が位置する領域の中で気持ち領域Bに寄ったところにあります。