ガウス

数学の落とし穴。足遠のくガウス。
すうがくのおとしあなあしとおのくがうす

A or B

labradoodle or fried chicken ? pic.twitter.com/wn5bdjdtDf

— karen zack (@teenybiscuit) 2016年3月3日

ちょっと前にこの種の画像が話題になった。

画像認識では画像と正否がセットになって教育データになる。
そこには、「こういうものが犬だ」というある種の正義が埋め込まれる。

犬の画像を撮ってそれを正解データとする場合と、
あらゆる画像の中から犬のものを選んで正解データとする場合とでは
何か違いがあるだろうか。

こういう画像を見せられると、後者では意図せず不正解が紛れ込む
可能性があることを痛感させられる。
前者であれば、撮影者にとっては時刻歴データが多数取得できるので、
判断が狂う可能性がかなり減るが、後者のように限られた情報の中で
選択するケースでは、その画像を用意した存在の意図が介入することで、
最終的なデータになるまでに2種類の正義のフィルタを経由する可能性がある。

犬と犬の人形の違いくらいならかわいいものだが、
世の中には唐揚げをラブラドゥードルに仕立て上げる言説も
ままみられるから困ったものだ。

ゼロレーティング

LINE Mobileが物議を醸すという話


この手法、ゼロレーティングという名前がついてたのね。

記事中では通信の中立性という言葉が出てくるが、
連邦通信委員会(FCC)がそれに対して規制をかけているというのが
どうなんだろうとは思う。
通信によりどんなデータを享受するかというのは個々人が
気にかけるべきところだ。
仮にこういったサービスでTwitterやFacebookのみからしか
情報を得ないようになる人間は、Tayの一件から何も学んでいない。
そしてそれはこれまでのテレビと新聞の業界にも同じことが言える。

それにしても、LINEに加えてFacebookとTwitterも無料になるプランが
``Unlimited'' Communicationという名前なのも、なんとも皮肉的でよい。

振る舞い

対立しあう全ての主義主張とその歴史的背景を学習した結果、あらゆる発言に炎上リスクを見出した人工知能はただ一言こうつぶやいた。

「おっぱい」

— 比村奇石 (@Strangestone) 2016年3月25日

最大公約数的に振る舞うとあいつには意見がないと言われ、
最小公倍数的に振る舞うとあいつは八方美人だと言われる。

炎上を避けるには前者にとどまるのがよいのかもしれないが、
立場によってはそうとも限らない。

最小公約数的に振る舞うのはある意味で真理かもしれない。

朧月夜2

里わの火影も、森の色も、
Village lighting, colour of forest,
田中の小路を、たどる人も、
road in paddy field, a man going,
蛙のなくねも、かねの音も、
toad croaking, bell ringing,
さながら霞める、朧月夜。
All are just like, a misty moon.

以

以上、以下は当該要素を含むのに対し、
未満は当該要素を含まない。
未満に対応する、「当該要素を含まずにそれよりも上」には
二字熟語がないのが惜しいが、今日の本題はそこではない。

以内はよいのだ。当該要素を含んでいる。
なぜ、以外は当該要素を含まないのか。

なぜ、10秒以内と10秒以外では文脈が全く違ってしまうのだろう。

Tay

Tayの停止についてのTechCrunchの記事

「機械学習の問題点」というタイトルがついているが、
これって別に機械学習に限らない。
入力されたデータセットの中でしか演算できていないというだけで、
人間もどんぐりの背比べな可能性もある。

そういった差別等を中心に入力データが構成されていれば、
学習者にとってはそれが正義になる。
人間でも、どういった種類の（広い意味での）教育者に接するかは大事である。

twitter等のdivideされた人間を入力データにするのは、
Tayにとっては時期尚早だったのだろう。
現状の正義にかなうような正義をもった人工知能が欲しいのであれば、
まずはそういった入力データを与えてくれる情報源を教師に選ぶべきだ。

オフラインでindividualな人間から学んだ後で、再びTayがdivideされた
人間の世界に戻ってくるのを楽しみにしておこう。
ただし、今回のニュースほど興味深い結果は得られないだろうが。