初めまして村岡友介といいます。最近は自然言語処理や機械学習をターゲットに活動しています。
機械学習、もうここ数年バズワードのようにAIとかいわれていますが実際あれなんでしょうか。私の感想は、入力されたデータから一定のパターンを取りだすために、あらかじめ用意しておいた配列の値を調整していくところが肝かなと思っています。え、それだけ?となるかもしれませんが、今のところそんなものかなぁというかんじです。
もちろん単なる配列では単純なパターンしか取りだせませんから、一般的に入力データに対する正解率、精度といいます、が悪いです。なので配列の要素数や次元を増やしたりこねくりまわしてパターンが見つかりやすい特徴を探ったり、観測するデータの範囲を狭めてパターンを求めたり、そんなことしてるとパターンがいくつかできるので、それらを入力データとして、さらにハイレベルなパターンを求めたりします。このできあがったものをモデルといいます。
ところで、この入力データのなかから共通のパターンを求めたり、抽象度を上げて認識して操作しやすくしようとするのって機械だからできるものだったでしょうか。パターンを表現する形式は違えど、実はこれ人間もやっていることなんですよね。
人間はさらにこの値を値のまま扱わないで記号として扱うのに長けているようです。機械も記号は記号して扱うのは得意ではあるのですが、記号と値を関連付けてとらえるというのがまだ難しいようです。これを記号接地問題といいます。
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