人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋

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shaphere939 最後に有る回答者の経歴を読んだときに一番驚きました

2019/11/17 リンク

sho 説明上手いなー

2019/11/16 リンク

JULY Deep Learning 自体を特徴や問題点を、非常にわかりやすく解説している。

情報科学

2019/11/15 リンク

soratokimitonoaidani 今泉允聡・統計数理研究所助教

機械学習

2019/12/22 リンク

natsutan こういうのがさっと出るのすごい＞“たとえばディープラーニングのシステムは、内部に割り算を持っていないので、きれいな割り算ってすぐにはできなかったりするんです。”

2019/11/15 リンク

misshiki “説明可能なAI”

2019/11/15 リンク

KimuraShinichi 深層学習は多数決（各ニューロンが有権者）。あまりに多くの要因があまりに複雑に絡むから理由を説明できない。その意味で「理解できない」のは人間の勘も多数決による決議も同様。AI自身にも理解できないのでは。

2019/11/17 リンク

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人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋

【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――デ... 【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味

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chess-news2023/10/16
urd04012022/09/26
matsuoshi2021/06/15
giboshi312021/06/15
kiichi692512021/06/15
kanu-orz2021/06/15
ya--mada2021/06/15
ruicc2021/06/15
fiveislands2021/06/15
tarchan2021/06/15
l080842021/06/14
maghrib2021/04/14
pipipee2021/01/07
unamuhiduki122020/03/12
soratokimitonoaidani2019/12/22
comb_81072019/12/14
burnworks2019/12/11
daiksy2019/12/11

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