フレームの切り分け
- 2020.04.26
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ディープラーニングは「データが多いほど精度が出せる」のは事実ではあっても、「扱える範囲内のデータで精度を出す」という言い方が正しいと思います。「データの範囲をどこで切るか」というのは、実は人間のセンスの問題ともいえます。たとえば、一定の枠の範囲内でデータを受け取ったとき、つまり、与えられた情報量、データ量が人間とコンピュータ(AI) とで同じだったとすると、最近はほぼコンピュータが勝てる状況です。将棋や囲碁がその典型です。これらのゲームの場合、盤面の外の情報は勝負に何の関係もありません。盤面の中だけの世界なので(トイ・プロブレムという)、この部分に関しては、人間もコンビュータも同じ情報量しかもちません。その場合、盤面情報に対しては「ケニアの気温」が影響してくる可能性は「0%」です。このように「一定の範囲内における情報量」だけで競うのであれば、コンビュータが勝てます。工場内での最終検査なども、「ケニアの天気や気温は関係ない」と考えられます。来店者の数をカウン卜する問題に関しても、その部分だけを見て「10人」のように数えているだけなので、AIで代替可能なのです。AIを使う場合には、そのようなフレームの切り分けを考えることが大事です。
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