今さら機械学習の勉強を始めてみた

機械学習ブームを横目に、いつかはリテラシーとして必要だと思いながら出遅れること数年。ようやく機械学習を勉強しようと思い、良さそうな本を調べてみた。

自分の場合あまり抽象的・学術的な専門書から入ると挫折しがちなので、読みやすい本から入ることにした。調べたところ、まず概観をつかむために良さそうな本を見つけた。

松尾 豊. 人工知能は人間を超えるか (角川ＥＰＵＢ選書). KADOKAWA / 中経出版. Kindle 版.

 2015年とちょっと古いものの、この数十年で起きた３回の「人工知能」ブームのなかで、今回がこれまでと決定的に違うブレイクスルーは何なのか、ということが非常にわかりやすかった。

特徴量を生成していく過程で思考する必要があり、その中で自分自身の状態を再帰的に認識すること、つまり自分が考えているということを自分でわかっているという「入れ子構造」が無限に続くこと、その際、それを「意識」と呼んでもいいような状態が出現するのではないかと思う。

いままで人工知能が実現しなかったのは、「世界からどの特徴に注目して情報を取り出すべきか」に関して、人間の手を借りなければならなかったからだ。

ディープラーニング は、 データ を もと に、 コンピュータ が 自ら 特徴 量 を つくり出す。人間が特徴量を設計するのでは なく、コンピュータが自ら高次の特徴量を獲得し、それをもとに画像を分類できるようになる。ディープラーニングによって、これまで人間が介在しなければならなかっ た領域に、ついに人工知能 が一歩踏み込んだのだ。

人間の社会がやっていることは、現実世界のものごとの特徴量や概念をとらえる作業を、社会の中で生きる人たち全員が、お互いにコミュニケーションをとることによって、共同して行っていると考えることもできる。

構成論的アプローチ：「つくってなんぼ」というアプローチ。反対は分析的アプローチ。

オントロジー(ontology)：知識を記述すること。哲学用語で「存在論」のことであり、人工知能の用語としては、「概念化の明示的な仕様」と定義される。