深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年01月06日

  深層学習は既存のネットワークからはじめ、ちょっとしたアイデアを付け加えるとそれなりに精度向上するのが危険だとおもっていて、学習者にディシプリンが蓄積しないことが問題の1つだと思っています。蓄積するのはノウハウだけであることが多い。
  
  深層学習はたくさんある手法の1つであることには私も賛成です。いまでも、古典的手法のほうが威力を発揮することも多いです。
  
  とはいえ、体感的には80%くらいの課題には深層学習のほうが圧倒的パフォーマンスを発揮してしまうのではやり深層学習依存になってしまいます。
• 島田 寛基

  株式会社scouty 代表取締役

  ・2018年01月06日

  自分も深層学習万能論には懐疑的なのですが、どちら自分はどちらかといえば深層学習そのものというより知識表現形式としてのテンソルに限界を感じています
  論理演算とか包含関係を表現したりしにくいので、自然言語理解などに応用するにはテンソルを論理演算可能な空間に射影するような技術が必要な気がしますが、それができたら次の人工知能の夏がくるのでしょうね。それまでは冬だと思います。
• 空閑 俊文

  TOSHI STATS Co.,Ltd. Founder & CEO

  ・2018年01月06日

  過大広告が世に存在することは認める。しかし10年先と言われていた、プロ囲碁棋士を破る偉業を2016年に達成したことも事実。逆にディープラーニングから周辺の最適化手法への新たな展開を誘発することもある。少なくとも向こう5年は現在の構図は変わらないでしょう。