問題 No.5232
人間の脳の神経回路網を模した数理モデルであるニューラルネットワークに関する記述として、不適切なものを一つ選べ。
【正解の解説】
ニューラルネットワークの学習では、正解データを与えて誤差を小さくしていく教師あり学習だけでなく、正解データを与えずにデータの構造や特徴を自ら見つけ出す教師なし学習が行われることもある。
人間の子どもが親に答えを教えてもらうだけでなく、絵本をたくさん読んで自分で特徴を見つけるように、AIも正解ありの練習と正解なしの自主学習の両方を行って賢くなっていきます。そのため、この記述は仕組みとして完全に正しいものになります。
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【その他の選択肢の解説】
ニューラルネットワークの多層化を進めることで、入力データから人間が意識的に特徴量を抽出しなくても、機械が自動的に階層的な特徴表現を獲得できるようになる。
従来のAIは人間が「ここに耳があるよ」と教える必要がありましたが、多層化したニューラルネットワークは自分で重要なポイントを見抜きます。この記述はAIの凄さを正しく表しているため、不適切を探す問題としては誤りになります。
ニューラルネットワークの構造においては、入力層から出力層に向かって情報が伝播するだけでなく、出力層から入力層へ情報を逆向きにフィードバックさせる制御も含まれる。
通常の順伝播だけでなく、過去の記憶を反映させるために逆向きやループ状の信号のやり取りを行う構造は実際に存在します。そのため、ニューラルネットワークの応用的な仕組みに関する記述として適切であり、不適切な選択肢ではありません。
ニューラルネットワークの学習プロセスでは、出力された予測値と正解データとの誤差を逆方向に伝播させて、各結合の重みを最小化するために手動ですべて調整する。
何万・何億という膨大なパラメータを手動ですべて調整することは人間には不可能であり、それを自動で計算して賢くするのがコンピュータの役割です。「手動で調整する」という部分が決定的な誤りであり、この問題の正解となります。