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NIPS2017:3日目

2017/12/07 ブログ 
by PALO ALTO INSIGHT, LLC. STAFF 

本日は(ネット上で)ちょっとしたハプニングがありました。2日目のブログでも紹介しましたが、「Test of Time賞」を受賞したAli Rahimi氏の講演内容に対して、Yann LeCun氏がFacebook上で抗議しました。具体的な内容については彼の投稿を見ていただければ分かると思いますが、ディープラーニングのことをRahimi氏が「Alchemy」と表現したことに対して、「礼を逸していると同時に間違っている」と憤慨しています。昨日は内容にあまり踏み込むことが出来なかったので、もう一度Rahimi氏のプレゼンテーションを以下に要約します。

科学とは何か、機械学習が人類のためになるにはどうすれば良いか、深い洞察とコミュニティに対する愛を持ちながら話していることが伝わり、感銘を受ける内容でした。

それに対して、LeCun氏は以下のように反論します。

曲がりなりにも今の機械学習の時代を作った二人の間の議論なので、口を挟むのも憚られるようなハイレベルな議論ですが、機械学習を実装する人間の意見を言わせてもらうと、是非理論的な解明は進むようになって欲しいです。例えば、人の命を取り扱うようなクライアントの案件の場合、やはり「なぜうまくいくかは説明できないですが、結果として高い精度が得られました」というのはやはり通らないからです。いくらパワフルなモデルがあっても、それを使ってもらうことができません。あと、「分かんないなら自分でどうにかしろ」というのはいささか乱暴な気がします。もちろん、Rahimi氏ほどの人なら、色々と自分で研究した上で手が足りないと感じたからこその訴えだったと思います。とかなんとか考えていたら、今日は目の前の席にLecun氏が座っていたのでちょっと驚きながらも、写真を撮っておきました。

さて、本題の3日目の内容ですが、今日の講演で素晴らしかったのは、Pieter Abbeel教授の強化学習をロボットに応用するという内容の講演でした。強化学習は実際に学習をする期間が長くかかるという課題がありますが、一つの方向性として、「One shot imitation」という一度人間がやった内容を見ただけで真似できるようになるという手法を見せていました。また、強化学習にはGoalの定義の仕方や、実際の学習の仕方などを定義する必要がありますが、その学習の仕方自体を学習するという「Metalearning」という手法について発表していました。最後に、若い研究者がどのような貢献をすれば良いかという質問に対して、「良い評価環境の整備が必要です」と答えていました。

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