機械の学習と人間の学習

最近はAIあたりの話題に

事欠きませんが、

最近の機械学習の発達には

人間の学習に応用できる

ヒントがあります。

なんで最近、人工知能だなんだと

騒がしいかといえば、

ディープラーニングという

機械学習の手法が

色んな経緯を経て、実用に値する

ようになってきたことに

起因します。

ざっくり言ってしまうと、

人間の脳を模倣したようなスタイルで

機械に学習させる方法が

発達してきたわけです。

具体的に、どういう風に

人工知能が学習してるのか

という一例を簡単に説明すると、

あるインプットと、それに対する答え

のセットを大量に与えられます。

例えば、犬の写真を識別できる

人工知能が必要なのであれば、

まずは、大量の写真と、

それぞれ犬の写真かどうかという答えを、

セットで用意します。

そして、機械はそれを学習します。

こういう写真は犬、

これも犬、

これは違う、

これも違う、

...

みたいな感じで

大量に学んでいく中で、

犬の写真ってこういう感じだな

という特徴を抽出していくのです。

話は変わって、

人間の学習法について研究で

わかってきたこととして、

フィードバックを受けることが

能力の向上において

非常に重要だという話があります。

向上させたい技能における問題等が

与えられて、それに答えた後

すぐにフィードバックを受ける。

この繰り返しの中で

能力は飛躍的に向上し、

脳の形まで変わるということが

わかっています。

この学習スタイルは、

人工知能が学んでいる様に

非常に似てます。

問題と、それに対する

フィードバックを大量に与えられる

というスタイルです。

人間の脳を模倣してるんだから、

そうなるのは当然のことですが、

こういった学習方法を意図的に

取り入れている人は

かなり少ないんじゃないかと思います。

これに関してはかなり

はっきりしてきたことなので、

ぜひ普段の学習に

取り入れたほうがいいと

思います。

何かを極めたい！

みたいに思った時に、

大量のインプットとそれに対する

フィードバックを用意して、

ひたすらそれを学習していく、

というシンプルな話です。

問題はそれを続けるには根性が

いりそうだってことですが、

それはそれで、意志力の話として

研究から色々とわかっています。

これまでも習慣化のところで

頻繁に書いてましたが、

また次の記事でも

その話題について

書こうと思います。

ではでは。