ディープラーニングなど

コンピュータに「これは猫です」という絵を1000枚見せて
1001枚めの絵は何かを聞いて、猫ですと答えればいいというのだが。

人間の子供が育つ様子を考えれば、
猫と言われるものを時間的に継続して生活の中で観察して
「親から教えられて」、猫を理解すると思う。
もちろん、子供が寝ている間にも、時間を通じて猫の同一性は保持されているとか
そういう、先験的な部分がある

しかし多分、親は、生き物とものの違いをなんとなく伝えたり、
猫がどういうカテゴリーに属するものなのかを理解させたりするだろう。

しかし、親からの学習のない、「狼に育てられた子供」の場合には、
言語が発達せず、概念的思考が発達せず、
したがって、猫という集合を理解できないのではないかと思う。

というようなことを考え、
ディープラーニングのプログラムを用意するとして、
仮説を用意して、それを検証し、より劣った仮説を棄却して、より優れた仮説をさらに用意する、
それを繰り返すのではないか。
だとすれば、最初の仮説はどのようにして形成されるのか、
そして、仮説のバリエーションはどのようにして用意するのか、
全くランダムというわけでもないはずで、人間がどこまで用意するのだろうか、などと思っていたところに、
専門の先生と会う機会があったので聞いてみた。

そうじゃないんです。
まあ、そういう、仮説が形成されて、捨てられて、というようなプロセスは、実際に起こっているかもしれないんですが、それは、まだわからない。
少なくとも、そういう原理で動いているわけではない。
しかし、最後に、正確に、人間が持っている猫という概念と同じものが獲得された時には、
一般言語で言う猫の概念規定と、内容としては同等のことを考えているのかもしれない。

つまり、実際にやっていることは、
まず、まっさらなニューロンネットワークを用意するんです、
そして、入力があったら、ニューロンネットワークを通って、出力として何かが出るようにする
ここから学習開始で、猫の写真を入力したら「cat」という言葉を出力するように、
犬の写真を入力したら「dog」という言葉を出力するように、
各ニューロンの興奮の度合いを調整する
ニューロンは何層かから成り立っていて、
全体で100億個とかというスケールで、
だいたい人間の脳に似たものを作りたいと思っている
人間の脳と同程度の複雑さがあれば、同じような程度の思考ができるだろうということになる

もちろん、入力部分は可視光線をデジタル信号化するもので、それは人間の視覚を参考にしている
また、出力部分は、猫という概念を「cat」という文字で出力するような装置にしていて、
そこはコンピュータの学習以前の問題である

「猫の写真」→ニューロンネットワーク　→「cat」 という具合になるように
ニューロンネットワークは自分の各ニューロンの興奮の程度を自分で調整する

人間の場合には、事物から学習するというよりも、親から学習する部分が大きいので、
多分、学習の中身は、初期の時点ではかなり異なる

しかし、ある程度成長したコンピュータを、別のコンピュータが、まるごと学習して、
そこから学び始めるということもできるので、人間よりはかなり効率がいい
そしてなにより、疲れを知らず、早く、間違いが少ない

というような話で
相手の先生が酔っていたこともあり、当方の理解も怪しいのだが、
でも、
まだ食い下がると、
出力がずれているから変えようということは分かるが、どのニューロンの興奮の度合いを
どのように変えればいいのかなんて、わかりようもないし、
ランダムに試していくのでは無駄が大きすぎないか
というような疑問はあるが
実際に
囲碁で勝っているのだから、うまく動いているのだろう

現状で、そこいらにあるフリーソフトをダウンロードして、
犬の種類を見分けて、これはシェパードとかコーギーとか答えることはできているのだという。
もうすでに人間より賢いくらいではないか

では、
二台のコンピュータで独立に学習させた場合、
ニューロンネットワークは同じになるとは限らないんですねと聞くと、
そうです、内部のプロセスは、現状ではブラックボックスなんです、という

また、
そのディープラーニングに、最初に、人間の思考を規定しているカテゴリーや
言語自体を学習させてしまえば、人間の子供の学習と近いものになるのではないか、
人間の子供は、1000枚の猫の写真を見て、猫という概念を学習したりししないでしょうと聞くと、
まあ、そうでしょうね、それも誰かやっているでしょうねとのこと

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ついでなので量子コンピュータについても聞いた
原子のパリティを0か1か知るときにはどうするんですか？
それで計算するというイメージがつかめないんです

たとえば教科書にあるように、スリットを通過させて、性質を測定する、それで0か1か分かる
でも、量子コンピュータのいいところは、パリティが確率的に存在しているというところなんです
それが、並列コンピュータに似ていると考えればどうでしょう
100台のコンピュータを並列に走らせて、結果を出して、その分布と、バリティの確率分布が対応すると考えるんです
すると超高速でしょう

なるほど、にんにくのしそ漬けが美味しかった