教養としての機械学習

杉山将

これだけは知っておきたい！
第三次AIブームを支える機械学習の入門書
AIのベースの一つである機械学習とは、コンピュータに大量のデータや経験を与えることによって、事象のパターン・ルールを発見し、予測などまでをも実現する技術である。機械学習の基礎から筆者らの最先端の研究までを初めての人にもわかりやすく解説する一冊。


【主要目次】
はじめに

1 機械学習とは何か――人工知能（AI）の基礎知識
1.1 人間の学習能力をコンピュータで再現する「機械学習」
1.2 AI研究、これまでとこれから
1.3 人工知能の／による／のための研究

2 人工知能と社会
2.1 研究者とともに、学生とともに、エンジニアとともに
2.2 さまざまな分野におけるAI技術の応用
2.3 AIと社会の関係

3 機械学習の基礎
3.1 AIの学習モデルと学習法
3.2 3種類の機械学習
3.3 教師付き学習とは
3.4 教師なし学習とは
3.5 強化学習とは
3.6 機械学習の原理：「学習する」とは
3.7 なぜ教師付き学習で予測が当たるのか？
3.8 直線で分離できない問題への対応

4 高度化する教師付き学習
4.1 誤りを含む教師情報への対応
4.2 弱い教師情報の活用
4.3 限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて
4.4 理研AIPに見る汎用基盤研究の現在地

5 今後の展望
5.1 モデルと学習法と、ある種の制約
5.2 機械学習の新技術：生成AI
5.3 AIと人間の未来

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 東京大学出版会
• ページ数: 168ページ
• 電子版発売日: 2024年04月05日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 11MB

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIの機械学習を考える前に、比較として人間の「学習とは何か」を考えてみた。それは恐らく、知識のデータベースを充実させていくという意味だけではなく、そのデータベースを最適に活用する、その活用方法の修正と定着のプロセスだという気がする。

新たな言葉を使えるようになる、新たなお店に訪問する、新たな必殺技を覚える、公式を使いこなすなど。そう考えると、そこには新たな言葉を創る、技を開発するなどの〝新規性“はない。我々はそもそも「開発や創作を学習とは言っていない」。

つまり、「学習」を前提とする限り、創造性はないとも言える。これがAIの正体だろうか。これはいつもの私の思考遊びゆえ、本編へ。

この学習を〈教師付き学習、教師なし学習、強化学習〉とするのが本書。尚、教師付き学習と強化学習は「教師の知識から答えを学ぶ」という意味では同じ方向。教師なしの方は、パターン抽出みたいに、規則性や類似性を見抜いていく。理想モデルを置くか置かないかみたいな事だ。

理想モデルとは何か。これは多分〝中学生らしさ“みたいなナンセンスな校則を思い出すと良い。つまり、教師付き学習では、ボウズ頭を理想モデルに設定し、似たタイプを学習させる。スポーツ刈り、五分刈り合格！みたいに。教師なしだと、眉毛にかかるくらいの髪型が大多数だから、「中学生らしさ」とは、そこそこの短髪だと判断される。

強化学習とは、それらの判断に対し、微妙な生徒の良否判断を追加する事で、より判断基準を明確化すること。短髪だがパンチパーマやスキンヘッドはNG！みたいな。で、天然パーマだとか病気で仕方ないみたいな「背後の文脈」を読み取るのは人間のみの判断領域である。（←今ここ）的整理だ。

それもやがて、AIが天然パーマと不良パーマを区別できるようになるのだが、その判断因子をハックしてノイズを与える事も可能。少し眉毛が薄かったら天然パーマと合わせ技でNGなど。その因子を悪用できてしまう可能性にAIの怖さがある。

※ちなみに、髪型の例えは本書に一切書いてない勝手な解釈ゆえ、注意。

…上記をchat gptに投げてみたら、大体いつも褒めてくれるのに　ー　人間の創造性を純粋なゼロからの発明と捉えるならば、それは稀ですし、多くの創造は既存材料の新配置です。だから「学習の延長としての創造」は十分に説明可能で、AIが同様の再組み合わせを行うこと自体は、原理的には可能です　ーとの反論。生意気に言うではないか。

[ブクログ · ★★★☆☆]

うんうん、と教養を身につけられた…かな？
つまる所、AIをどう使うのか。ツールとして活用できるようになるには、どうすれば？というのが、求められることよね。

[ブクログ · ★★★☆☆]

文系出身には数式など今ひとつ理解が追いつかない部分もありましたが、機械学習とはなんぞや、をざっくり知ることができてよかったです。