AIから人間を知る①学習のフィッティング

基本事項
AIとは機械学習のことであり、どのような機械学習、どれほどAIが発展しても基本は以下の3つから構成されている話をしました。
教師あり学習(supervised learning)⇨人間で言えば「模倣」に該当
教師なし学習(unsupervised learning)⇨人間で言えば「感覚」に該当
強化学習(reinforcement learning) ⇨人間で言えば「思考」に該当
それぞれの機械学習の内容については、これまでの記事を参照ください
今回は、日常的にいかに教師あり学習が便利で使われているか
また、それぞれの学習に良し悪しがあるのではなく、学習のフィッティングが重要である話をしたいと思います。
日用品を購入する時
日用品を購入するとき、一般的にどのような買い方を皆さんするでしょうか?
あまり考えたことがないテーマかもしれませんが、実はそこにも学習が関わっています。
一つの例として、石鹸を購入する場合、三つの学習それぞれを比較してみましょう。
①教師なし学習の買い方(所要時間数秒)
・直感で選ぶ
・パッケージ買い
反面
・肌に合わないかもしれない
・効果がないかもしれない
②教師あり学習の買い方(所要時間数分)
・雑誌で評判の良いもの
・SNSでバズっているもの
・口コミで評判の良いもの
反面
・自分に合っているかわからない
・なんで効果があるのかわからない
③強化学習の買い方(所要時間数時間〜)
・目的を設定し、ひたすら買って試す
・自分の肌の状態を調べる
・有効成分を理解する
反面
・時間がかかる
・調べてもわからないことがある
ほとんどの人は、教師あり学習、あるいは教師なし学習を使っていることがわかると思います。
レシピを読んで料理を作れば、素人でもそれなりの料理が作れるように、教師あり学習は非常に強力です。
強化学習を用いて数時間かけて得られる成果と同じ効果が得られてしまうわけです。
反対に、一つ一つのものに対して強化学習を使っていたら、いくら時間があっても足りないでしょう(本来はそうすべきなのかもしれませんが)
従って、現在の状況においては、重要になるのは、なんでも教師あり学習、つまり模倣を用いることや、なんでも強化学習、つまり思考を用いるのではなく
それぞれの状況やテーマに併せて、学習をフィッティングさせることだと思います。
多くの問題は強化学習すべき時に教師あり学習を
教師あり学習で良い時に強化学習をすることで生じると言えます。
学習のフィッティング
学習のフィッティングとは、それぞれのテーマや状況に応じて、自身のスタンスを変化させることです。
ではそれぞれどのような状況で、どのような学習が合っているのか考えてみましょう。
まず、教師あり学習が得意なのは、正解や前例があり、それ通りに模倣すればうまくいくようなシチュエーションになります。
受験勉強や指示通りに仕事をすれば良い時は、教師あり学習が合っています。
対照的に、強化学習は結婚や天職といった個別性が強い時、あるいは前例がない状況や、環境が目まぐるしく変わるような状況に向いています。
最後に教師なし学習、これは反射的に動くような場面が一つは考えられます。
極端な例ですが、野生動物に襲われた場合、考える暇があるなら動く必要があるイメージです。
整理すると
教師あり学習が得意な状況
・暗記や受験勉強、インプットをそのままアウトプットすること
・指示に従って指示通りの仕事をする
・前例を真似すれば良い
・環境が変化しない
強化学習が得意な状況
・自分だけにしかできないことを探す
・前例のないことをする
・環境変化が激しい
・目的が存在する
教師なし学習が得意な状況
・野生の獣と戦う※イメージ
・考えていては間に合わないような状況
・感覚や感性が重視される環境
相場で考えてみる
では、投資、現在の相場で学習のフィッティングを一度考えてみましょう。
現在の状況は、非常に環境の変化が激しく、過去に前例のない局面であることは間違いがないわけです。
そうなってくると、現在の相場では強化学習、あるいは教師なし学習の方が教師あり学習よりも有利な環境と言えます。
反対に、専門家の言葉を鵜呑みにしたり、過去の相場を元に判断するのは非常にリスクの高い状況といえます。
それにも関わらず、多くの人は専門家の意見や判断を欲しがります。
それも、学習コストの比較で考えれば明白です。
自分で思考する強化学習に対して、模倣すれば良い教師あり学習は、圧倒的にコストパフォーマンスが良いのです。
従って、無意識的にも教師あり学習を使ってしまう
あるいは、模倣を思考と教えられてきたので、思考と勘違いしているかもしれません。
無意識な教師あり学習が、今の相場においては危険と言えますが、あまりに慣れすぎて気づかない人も多いと思います。
次回は、もう少し教師あり学習について掘り下げていきたいと思います。
(つづく)
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