From:山極綾子
本物と見間違うような画像の出力が可能になりました！
より人間らしいチャットボットが作れるようになりました！！
これまでよりも圧倒的に良い精度で、画像のジャンルを当てられるようになりました！！！
新しい手法が日々開発されている機械学習。
それらはとても魅力的で、複雑な機構を持っているものがほとんどです。
ただ、魅力的であるのはその「出力結果」だけであったりします。
というのも、誤解を恐れずに言えば、
面白い発想やユニークな考え方が使われている手法は、それほど多くはないのです。
もちろん、中には「その発想があったか！」とワクワクするものもあるのですが、
注目されている手法がすべてそうなっているとは言えません。
日進月歩の機械学習にとって、数年前の論文はすでに古いもので、
その出力をそのまま使うことは難しい、ことがほとんどです。
ですが、面白い発想は古い論文にも（古い論文だからこそ？）たくさん含まれていました。
例えばニューラルネットワーク同士を戦わせるモデルがあったり。
このモデルでは、画像を生成するモデルAと、その画像がもともと存在するものか
生成されたものかを識別するモデルBを作成します。
それらを戦わせることによって新しい画像を生成するモデルを学習します。
とても面白い研究である！と10年ほど前に一世を風靡した論文です。
他にも、そもそもニューラルネットワークの発想は人間の脳みそのニューロンから来ていて、
その発想もとても素敵です。
これまでの事例を学ぶことによって成長のカギを見つけることができるのは、
人間も機械学習も変わらないのかもしれません。
山極綾子
P.S.
古い論文の方が発想が面白かった！と思うのは、面白い発想がある論文しか、
現在まで語り継がれない、というだけということはあるのでしょうか…。
人事制度しかり、海外で流行したものが「良く見える」から活用しようとすることと
似ているような気がします。
P.P.S.
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