【画像認識・AI】画像認識は人間の目を超えた...
日本の人工知能の研究者として有名な松尾豊氏が
「Softbank World 2016」で7月に行った講演
「人工知能は人間を超えるか」
記事内になる松尾さんの話の中で印象に残った言葉をピックアップします。
特徴量を人間が定義している限りは、この画像認識の問題はぜったい解けなかった
この画像認識の問題というのは
人間はなんとなく理解できる「～っぽい」ということを具体的に明示できないということ。
これは、私も画像認識の仕事の中で悩まされてきました。
画像認識に必要な、どのような特徴量を使うかを考えるうえで、
「～っぽい」を実現できる特徴量を見つけることはとても難しい...
「あるところで作ったモデルを別のところに持っていくとうまくいきません」とか、「例外に対応できません」とか、いろんな問題が出てくるわけです。
これもあるあるですね(^_^;
想定外に対応するためには無数の条件で撮影された画像が必要になりますが、
それを実現することは無理ですし...
今回のディープラーニングというのは、「人間がモデル化する行為そのものをいかに自動化するか」ということをやっている
最近仕事でディープラーニングのフレームワーク「Chainer」を使うことが増えてきたのですが、
なんとなく作った学習レイヤーに画像をえいやで突っ込めばそれなりの精度が得られる。
正直恐ろしく思いました。
画像認識は人間の目を超えた
Deep Learningは人間には具体的に明示できない特徴量を勝手に見つけて学習してくれる。
画像認識が人間の目を超えたのはまだ一部の領域に過ぎないかもしれませんが、
すぐに人間よりも広い領域を認識できるようになるのでしょう。
もっとDeep Learningについて勉強しないと...
