NIPS2017:5日目

NIPSの5日目はコンペティションの発表がありました。私の友人でStudio OusiaのCTO山田育矢氏がクイズAIのコンペで機械選手権を勝ち抜いてきましたので、応援に駆けつけました。詳細はStudio Ousiaのブログに記述されていますが、早押しクイズ形式で、問題を読み上げている最中に答えが分かったらボタンを押し回答するという内容です。そのコンペでまずはAI同士の戦いに勝ち抜き、AIのトップになったのがOusiaのAIです。そして本日はAIの中でトップになったOusia対人間のエキスパート6名の対戦でした。ちなみに昨年も同じコンペが開催され、その時は人間が圧勝しています。そして、問題の難易度も去年と比べて難しくなっているようです。

結果は、465対200で、Ousiaの圧勝でした。最初の方はAIが答えると人間も感心して拍手などが湧き起こりましたが、途中からは差があまりにもデカすぎるので会場の人間があからさまに人間の応援に回るようになりました。悪者扱いされるくらい本当に強かったということです。

勝負が終わったあと、Richard Socherなどの著名な研究者を含めたパネルディスカッションがありました。そこでの議論が「来年はどうすればよりAIにとって難しいゲームになるか」という方向で運ばれていたので、ちょっとイラっとなりました。というのも、今回のこの圧勝はすごい結果ですし、そこには様々な技術的課題を乗り越えたりしているはずなのに、その本質的な議論が全然されないことを少し残念に思いました。アルファ碁が囲碁でトップ棋士に勝ったからといって、「じゃあどうすれば囲碁をもっとAIが勝ちづらくできるか」みたいな話は誰もしないじゃないですか。

 NIPSにてStudio Ousia CTOの山田育矢氏と。優勝おめでとうございます!

NIPSにてStudio Ousia CTOの山田育矢氏と。優勝おめでとうございます!

午後はk近傍法という、機械学習の中でもシンプルな概念に基づくアルゴリズムのワークショップに参加しました。概念としては、新たなテストデータが来たときにこれまで見てきたトレーニングデータのどれと一番近いかをベースに分類するという分類機です。シンプルな上に有用性が高いので、クライアント様に実装する手法として使うことが多いので、興味を持って聞いていました。k近傍法は他の全てのデータセットと比較しなければいけないので、パフォーマンスがボトルネックになることが多いので、その課題をどうやって解決するかという内容でした。