From:山極綾子
どうしよう…。どうしよう！？
10時40分からの授業の準備終わってないし。
でも今日大学行かなきゃだし。
お昼からは後輩と相談会する予定だったから…。
あれ！？それまでに行かなきゃいけないんだとすると、もう家出なきゃ！？
でも昨日も遅くまで資料作ってたから眠いよ動けないよ…。
そもそもその通学時間、授業の準備に充てたい！！！
賑やかだったの全て、私のせいでした。
というのも、やることが終わらな過ぎてキャパオーバーを起こした私が、
軽い混乱状態に陥っていたのです。
ポケモンで言えば「何をしていいか分からない！」
ドラクエで言えば「逃げ出そうとした！しかし逃げられない！」
というような感じで、完全に頭がパニックを起こしていました。
結局、深呼吸を一つして、落ち着いて一つ一つのタスクを整理していったところ
解決策が見つかりました。
とりあえずは問題解決です。
ただ、後から振り返っても、その時何を自分がつぶやいていたかを覚えていないので、
恐ろしい限りです…。
何故そんな風になるまでタスクがたまってしまったのか。
もちろん、やる気を出すのが下手だったという理由もあるとは思うのですが、
一番の理由は、あまりにも実験がうまくいかないことでした。
現在取り組んでいる実験は、ディープラーニングを使って、
画像に付けられたタグを推定する問題です。
手を変え品を変え、パラメータもモデルの構造も変えて実験し続けたのですが、
全くうまくいきません。
悔しいという気持ちも湧き出てきて、そこに時間を使い過ぎた結果、
その日の朝のような惨状を招いてしまったわけです。
ディープラーニングの「むずかしさ」を目の当たりにしました。
ディープラーニングと言えば、翻訳タスクや画像認識、音声認識など、
いろいろな場面で活用されている素晴らしいモデルです。
ただ、一見万能に見えるのですが、実はこのモデルには職人技が必要なのです。
何が職人技かといえば、パラメータのチューニングによって、
得られるモデルの精度が大きく変わることです。
いい塩梅を見つけなければいけない、とも言えます。
これが例えば言語翻訳であったならば、人間にとって必要なのは翻訳された文章だけで、
それさえ正しければそのプロセスはほとんど気にならない人がほとんどのように思います。
一方で、人事の分野で社員を評価するモデルを組むときにはそうはいきません。
いきなり訳の分からないAIに、「あなたの評価は今期は100点満点中5点です。」
と言われて納得できる人はいないのではないでしょうか。
モデルの精度だけでなくそのプロセスもまた、場面によってはAIに必須であるに違いありません。
山極綾子
P.S.
そういった、AIの解釈性を挙げようとする研究が最近、とても活発になっています。
例えば、とある変数をめちゃくちゃにしたときにどのくらい予測値に影響があるかを
評価することによって、そのめちゃくちゃになった変数の重要度を測る方法などがあります。
AIがもっといろいろなところで活躍できるように、日々研究が進んでいるようです。
P.P.S.
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