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https://ai-scholar.tech/deep-learning/matrixflow-191/
この人は文系でも使えるＡＩ製品を売り出してデータサイエンティストを全部失業させたいとか言ってる。
で１年くらい昔の話で申し訳ないんだけど、この人こんなことも言ってる
https://twitter.com/tdualdir/status/964134918266605568
この人の言ってる「DNNが任意の関数を表現できる」ってのはディープニューラルネットワークの層を深くすればするほど複雑な表現に対応できて任意の関数に近づけるってことだよね。
関数をテイラー展開して項を増やせば元の関数に近づくみたいな話。万能近似定理とか普遍性定理とかいう名前のやつ。たしかに昔から言われてる。
でもどれくらい深くすればうまく近づけられるかってことは何も言ってなくて、既存の手法よりもうまく行く理由もわかってない。
無限に深いDNNならどんな関数も表現できる、なんて言っても実際にできなかったら使えないじゃん。
だからこそ研究者が現在進行形でいろんなニューラルネットワークを試してうまく行く条件を探してるわけ。
https://www.slideshare.net/masaakiimaizumi1/ss-87972719
は目的の関数が一定の条件下ならDNNが他のどの手法（最小二乗法とか）よりも一番うまく近づけられることを証明したって言ってる。
つまりこれまで分かってなかったことを部分的に解明している。全然違う話。
書いてある数式が難しくて理解できなくても日本語のとこだけ読むだけでも全然違う話をしてることがわかると思うんだけど。文系ならともかく理系ならわかるでしょ。
数学ができるかよりも機械学習で何ができるのか理解してそれを活用できることが重要ってインタビューの中で言ってるけど、本人が理解してないじゃん。
何ていうかさ、知ったかぶってＡＩに強いですよってアピールしたかったのかなって感じ。最近ＡＩブームで目立ってるＡＩ人材ってみんなこんな感じ。
数学に強い理系って経歴をこういうハッタリにしか利用できないのは悲しいよね。
ＡＩ理解の解像度がこの程度の人間がソフト作ってＡＩを全くわからない人間に「はいあなたみたいな文系でもＡＩ使えますよ！」って売りつける構図なんだけど、
作る側も使う側も何も分かってなかったら成果出るわけないしすぐ飽きられそうなんだけど。
それともまだグーグルのAutoMLでも実現してない全自動で最適なニューラルネットを学習してくれるＡＩプラットフォームを自分でゼロから作る予定なのかな？
無限に複雑なDNNなら任意の関数を表現できるって話とどういう条件でDNNが他の方法よりうまく行くって話の違いが分かってない状態じゃ厳しそうだけど。
これもゴールドラッシュのときにツルハシを売る奴が一番儲けるってやつなのかな。
でもよく考えたらこの手のソフトって昔からあるよね。結局使いこなせずに「コンサルタント」とか雇って月単価いくら万円で常駐させてしまうのはいいほうで、たいてい飽きられる。
手を変え品を買え同じことの繰り返しってことか。なんだ。
まあデータサイエンティスト全部失業させたいってのは同意。こういうハッタリが増えればすぐＡＩ幻滅期が来てブーム終わるし。
早く役に立たないＡＩ人材もデータサイエンティストもツルハシを売る奴も共倒れしないかな。
増田がどういう立場の人なわからないけど「わかってる」人材は日本には本当に少ないので、ニセモノの言動に一喜一憂してられるほどの余裕はないのでは
おしどりマコ
R!P!A! R!P!A!
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