From:山極綾子
ゲーム楽しい！
大学2年生のころ、オンライン上にある、タイピングゲームにはまっていました。
それこそ、半分中毒のようにずーっと、
一日中遊んでいた日もあったように思います。
ただただゲームを楽しんでいたのですが、気付いたらタイピング速度も上がり、
かつブラインドタッチまで習得していたので、そのゲームにはまったのは、
私の人生全体を通してはプラスの出来事だったと信じたいです。
（その時期の成績には悪影響があった気がしますが…。）
そのおかげか、特技は何？と言われたら、タイピングスピードと
言ってもいいのではないかというくらい、だいぶ早い自信があります。
単純に楽しかったからやっていただけなのですが、気が付いたら
なにがしかのスキルが身に付いていて、なんだか得をした気がします。
こういった、一見関係ない所で磨いた技術が他で活きてくる、
という事例は人間だけにとどまりません。
AIにも起き得ます。
例えばホットな研究分野である、画像識別の分野。
その中でも、モデルを学習するために使えるデータが各カテゴリ
（その写真が何を示しているか？というもの。
例えば、犬や猫などがそれにあたります）ごとに
1~5枚程度しかない問題設定が、最近盛り上がっています。
多くの研究者が、同一の画像を使って、
同じ問題に対して様々なアプローチをしています。
ところで、これまで、画像識別と言えば、
何万ものデータを学習させることが主流でした。
しかし、理想的にはその学習データのすべてについて「これは何？」という
ラベルを付ける必要があり、それらの多くは行われていました。
…いや。実際に大変だとおもいます。
先日、100万件のデータに対して、
1件1件分析を試みようと思った後輩を思い出します。
それはさておき、先ほどご紹介した問題設定で使われるデータは、
その問題のために用意されたデータであり、
実際のビジネスで使われるデータではありません。
ですが、その研究を通して得られる知見と言うのは必ず、
実際のデータを分析する際にも活用することが出来るものです。
一見関係ない分野で成長した理論も、他の分野で役に立つ。
なんだか素敵なつながりだなあ、と感じます。
山極綾子
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