From:山極綾子
ここ数週間ずっと気がかりだったこと。
「とある学会での発表ができるかどうか。」
ドキドキしながらメールを待つこと1か月。
先日無事、発表することを認めていただきました！
もちろんこれは、所属する研究室の先生から許可をいただいたというわけではありません。
学会の運営の方からの許可をいただくことができました。
具体的には、学会に自分が行いたい発表の原稿を送り、その内容を審査していただきます。
そして無事にその関門をクリアした発表だけが、現地で発表できるという仕組みになっています。
できるだけのことはやったけれど。
それでもやっぱり、ある程度難しい学会だし。
通らなくても仕方がない！…でも、やっぱり通ってほしいなあ…。
そんな風に時に自分を励まし、時に欲を出して待っていた結果、
無事に参加できることが決まってうれしい限りです。
「Acceptance」
本当にいい響きです。
学会に参加するためには準備が必要になります。
もちろん参加のための手続きを怠ってはいけませんし、発表資料を作る必要もあります。
それよりもなによりも、私にとって「一番大切な準備」は英語の勉強をすることです。
現地に行ってたくさんの研究者の方と話したい！と思ったとき、英語のスキルは必須になります。
個人的には、発表資料よりも重要視したいところです。
ところが、論文を読んだり書いたりすることが増えたため「読み」「書き」は
それなりに自信はあるのですが、いかんせん「話す」「聞く」機会が少なく、
スキルに不安しかありません。
というわけで、一週間ほど前から英語のリスニングを始めてみました。
例えばポッドキャストの英語ニュースを聞いてみたり。
英語の勉強のためには英語をたくさん聞くこと。
そしてそのためには映画やドラマが良い、とどこかで聞いたことがあります。
というわけで今日、大好きな映画「ハリーポッター」シリーズを
Amazon Videoで購入してしまいました。
…なんとなく、サブスク形式のAmazon Videoに課金するのは癪だったのですが、仕方ありません。
私たち人間が言語を学ぶとき、映画を見るように、
たくさんの教材に触れる必要がありますが、それはAIも同じです。
例えば大規模言語モデルは、ネット上にある文章を使って、
文章の次の単語を予測する、という問題を作ることでたくさんの教材を用意しました。
これが一問一答のような正解を人間が用意しなければいけないデータであれば、
AIの学習に十分なデータ数を用意することはおそらくできなかったに違いありません。
可能な限りコストをかけることなく、今手元にあるデータで効率的に学習をすること。
これが効率よく物事を進める第一歩なのかもしれません。
英語が喋れるようになるのなら、千数百円は安い…ですよね？
そう自分に言い聞かせて、できるだけ元を取れるように頑張ろうと思います。
山極綾子
P.S.
画像でも同じように、手元にあるデータのみを使って、
人間が追加の情報を付与することなく学習をする手法があります。
例えばその一つであるオートエンコーダというモデルは、元の画像を一度小さい次元に圧縮し、
その値を使ってできるだけ元の画像に戻そうとします。
手元のデータを工夫することでできることは、思っている以上に多いのかもしれません。
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