■尿路結石
 痛いんですよ。
 先週末、その痛みを思う存分味わっておりました。
 七転八倒、まではいかないのですが、屈強な黒人のボディブローを連発されて「もう許して」って言っても許してくれないぐらい食らいまくった感じ、と言えばいいでしょうか。
 自分は一晩で白髪になってしまった北斗の拳のレイになった気分でした。
 痛みを数値化した場合、どれぐらいかというと、女性の出産に勝るとも劣らない痛みなんだとか。
 これでもう出産にも耐えられると思います。

 自分はまだマシなほうみたいですけどね。
 部屋中転がりまくった挙句、痛みのあまりに気絶、全くその時の記憶がない、
 って人もいるみたいなので、不幸中の幸いだったと思うことにしました。

 問題なのはこれが2回目で、再発率は結構高い(4割ぐらい?)ってこと。
 前回が4年目だったから、4年後にまたこの地獄が来るかも、と思うと…。

■圧勝「囲碁AI」が露呈した人工知能の弱点
 http://www.nikkei.com/article/DGXMZO98496540W6A310C1000000/?dg=1
■ディープラーニングの「弱み」とは

 今回の五番勝負は、ディープラーニングの強みに加えて、ディープラーニングを実社会に応用する上での二つの弱点を露呈させた。

 一つは、AIが明らかに誤りと思える判断を出力した場合にも、その原因の解析が極めて困難であることだ。イ・セドル氏が勝利した第四局では、AlphaGoは明らかな悪手を繰り返した後に敗北したが、その原因は当のDeepMindのメンバーにも分からなかった。通常のプログラムであればコードを追跡してデバッグできるが、ディープラーニングには人間が読める論理コードはなく、あるのは各ニューラルネットの接続の強さを表すパラメーターだけ。アルゴリズムは人間にとってブラックボックスになっている。

 もう一つは、高度に訓練されたAIは、例え結果的に正しい判断であっても、人間にはまったく理解できない行動を取る場合があることだ。特にAlphaGoが勝利した第二局では、プロ棋士の解説者は「なぜAlphaGoの奇妙な打ち手が勝利につながったのか、理解できない」といった言葉を繰り返した。
「なんでその判断したのか作った人間でもわからない」ってのが怖い。もはや神の領域なのか。
結果的に正しい判断だった、としてもそれがどれぐらい先を見据えての判断なのか、とか。
例えば「5億年後に人間が滅んだ後のことを考えたらベスト」な判断をするAIが普及しまくったら嫌だなあ、とか。

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DDD

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