AI研究における苦い教訓 (6/6)

10月 28, 2019

この苦い教訓から学ぶべき一つ目のポイントは、たとえ現在使用可能な計算能力がとてもすばらしいものであっても、計算能力が上がるにともなって規模が大きくなり続ける、汎用的アプローチの持つ偉大な力である

このように任意に規模が大きくなる手法は探索学習のようだ。

 

この苦い教訓から学ぶべき二つ目のポイントは、心の中身は途方もなく複雑だということである

つまり私たちはその心の中身(空間、物、複数のエージェントや対称性)を考えるための単純な方法を見つけようとすることをやめるべきである。

これらは任意の、内在的に複雑な外界の一部である。

これらは私たちが構築するべきものではない、なぜならそれらは終わりなき複雑なものだからだ。

代わりに私たちはその任意の複雑性を見つけ、とらえることのできるメタ的な手法を構築すべきである。

これらの手法に不可欠なのは、それらが良い近似を見つけられることである。

しかしその探索は私たちの手法が行うべきもので、私たち自身がすべきことではない。

私たちが欲しいのは、私たちがまだ発見していないものを、私たちのように発見できるAIである。

私たちの発見を組み込むことは、発見というものがどのようになされるかをただ見えにくくするだけである。

 

The Bitter Lesson by Rich Suttonからの翻訳)

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