シンプルなモデルに敵わない

From:山極綾子

なんで！？

どうして！？

こんな単純なモデルに勝てないの！？！？

今現在、私の修士論文用の研究は、迷路に行き詰っています。

というよりは、立ちはだかるボスを倒せない、といったところでしょうか。

自分が提案する手法のベンチマークとなる、基礎的なシンプルな手法が“強すぎて”、

倒せないのです。

今取り組んでいる研究では、手元にあるデータを用いて、

商品の特徴を当てようとしています。

当てる、ということは正解のデータを用意しているのですが。。。

その正解データを上手く当てられないのです。

一方、ベンチマークとしている単純なモデルは、

私の予想（というより期待）をよそに、とてもいい精度をはじき出しています。

プログラムが悪いのか？間違っているのか？

データの成形方法がおかしい？

いろいろと理由にあたりを付けて確認と修正を繰り返しますが、

なかなか、解決の糸口を見つけることが出来ません。

仕事や、他のシステムでもよく起こることとは思いますが、

シンプルなものが強いのは、機械学習の分野でも変わりません。

シンプルなもので現実のデータを表現できるということはつまり、

現実は思ったよりもシンプル、ということなのでしょうか。

私は、そうは思いません。

きっと、複雑すぎて、複雑すぎるがゆえに、

それらを正確にモデル化できないのだと思います。

複雑すぎる要因を“誤差”としてひとまとめにし、

全体の傾向を、大局的な目で見られるからこそ、

シンプルなモデルが良い精度を出せるのだと考えています。

ところで、最近、様々な記事で、「〇〇をAIで！」を見かけます。

そしてそれらがAIにやらせようとしているのはどれも、とても複雑なことです。

AIはまだ、どんなものでも複雑なことをきちんと複雑なままモデル化できるほど、

万能になっているわけではありません。

計算機はできても、アトムのような汎用性の高いAIはないのです。

しかもさらに恐ろしいのは、それらAIの出力が正しいことを、

どのようにして判断するのか？ということです。

私の研究のように、正解データを用意出来れば問題ありませんが、

例えば人々の業務課題の難易度など、

正解データをどのように用意するのでしょうか。

調べれば調べるほど、不思議なことでいっぱいです。

山極綾子

P.S.
AIが複雑になるにつれて、

人間が理解できない、解釈できないことも増えていきます。

例えば、モデル構築に使うパラメータが増えることにより、

人間には意味がないように見えるパラメータ、というものも増えてきます。

SF映画でたびたび取り上げられる、超高性能AIが出す結論

「平和のために人間を滅ぼしてしまえ」も、人間には理解しかねる結論です。

私がその世界にいたら思わず、「いや！そういうことじゃなくて！」と

叫んでしまいそうです。

P.P.S.

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