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ニューラルネット使い見習いの言い訳

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昨日寝る直前と今日の朝にニューラルネットを使って認知科学やロボティクスの分野を考える積極的な理由をやっと思いついたので書いてみる。

悩みが解決するとなんで悩んでたかすぐに忘れてしまうな、と思っていたら運良くブログに書いていた:

人の認知的な働きを理解するためにモデルを考えてロボット実験で検証する、ってのが今のラボでの研究の方法。問題となる認知的な働きは認知心理学から、モデルのアイディアは脳・神経学から引っ張って来る。このモデルというのが曲者。そもそも人工ニューラルネットワークで実験して出来る、ってことが脳でも起こっていると結論付けることの論理は飛躍しすぎていないか。当然そういう議論はされてきたはずで、それが分かっているならここまで不安にはならないんだろうな。

そうか、地続きじゃないから不安なんだ

「そういう議論はされてきて」なかったみたいで、ラボの人と話をしたりしたけれどその分野の人々はこの本質的な問いに答えを見つけきれずにいるみたいだった。だからと言って、ラボの人たちがそういう疑問から目をそむけたまま研究をしているわけではない(当然、か)ことも分かった。それでも自分自身の理由にまではならなかった。

AIは記号を仮定して世界を理解する(=認知の)モデルをつくろうとしたのでシンボルグラウディング問題などにぶちあった(この辺はちゃんと勉強してないので怪しすぎる)わけだけど、ニューラルネットを使えば記号の仮定は要らない。それは、要請(例えば教示信号)から創発するものだというのがニューラルネットを使ってこの問題を考える人たちの立場。

しかしもっとも重要なことは、記号を仮定しないで記号を扱える(ように見える)仕組みを作れる、という点では無くて、その仕組みが「何も出来ないニューラルネット」から「機能(例えば記号処理)を実現したニューラルネット」まで連続的に変化した結果として得られたものだ、ということだ。ラボの人たちとの会話に出てた話なのに、これを理解するまでなんでこんなに時間かかったんだろう。

科学的な方法なら、何が機能の実現に必要かを見極められなければいけない。例えば、ノックアウトマウスみたいな。機能が実現するまでの連続的なパス(ラボの人の口癖だなあ)があれば、それをがんばって見極められるかもしれない。初めから完成しているシステム(例えばAI)ではなく、ニューラルネットを使うのは未完成と完成が一つの道でつながってるからなんだ。

この連続的だ、ということを理解したもう一つのうれしさは、「GAじゃダメなの?」という問いにはっきり「ダメ」だと答えられるようになったこと。BPを使った勾配法は統計的回帰なので収束する論理的背景があるれけど、GAはいまいち理解出来ないから使いたくない、今まではそう答えてきた。確かに今でもそう思ってるんだけど、「GAで出来るならそれで良いじゃん」と言われると「くぅっ…」となってしまう。今なら、「学習が連続的じゃないからつかえない」と一言で言える。これはうれしい。

書いていて、穴があるなあと思い始めたのがまた悩みどころなんだけど、当分はこれが建前(笑)になりそう。

一応、穴と思った点:

  • 別に、学習中に連続じゃなくても、出来たやつを連続的に壊していけばいいじゃん。
  • だったらGAでもいいよね!(ちょw

悩みます。まだまだ悩みます。

twitterに書き捨てるだけじゃなくて良かったー。

追記

でも連続な(1本の)パスでかつ学習する方向に変化させるには勾配法だよね。言い換えればパラメタ空間にベクトル場張れる、みたいな。

Written by tkf

December 1, 2008 at 12:39 am

Posted in 研究日誌

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