なんかこの前人工知能の研究している人が言っていたが、
最近は、人工知能の学習は知識からではなく行動から学習するのが主流らしい。
昔は、人工知能の学習には、知識を与えていた。
「Aの場合はB」「Cの場合はD」みたいに、人間が知識を記号化し、つまり記号化された知識があり、
そこから、人工知能が新しい知識(記号化された知識)を計算で抽出する的な、
そんなことだったんだけど、
まず、人間が知識を記号化するのが面倒くさい、
そして、人間が当たり前だと思っていることが記号化されない、
つまり人間自身も自分の知っているすべての知識を記号化できない、
などの理由により、
この辺が限界で、最近は廃れている。
一方で、
行動の記述から、人工知能が学習し、新しい知識を習得するという方式が流行っているらしい。
すべての知識は、失敗も含めた行動が元になっているということか。
将棋でいうとすると、棋譜は行動の記録であり、棋譜から学習できると。
そうすると、行動の記録は機械への入力が楽なのと、
人間の邪魔な判断が入らないので、すべての知識が機械へ入力されていくと。
そうすることで、より機械が学習しやすい的なことを言っていた。
これってさー、日本でよく聞く、
「やってみせ 言って聞かせて させてみて ほめてやらねば 人は動かじ」
にかなり近いんじゃないかと勝手に思ってしまった。
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