問題は、そうした奇跡のような機械学習装置が実現したとして、それがどう機能するか、装置を開発したコンピュータ科学者自身にも分からないことだ。まさに、IT技術者なら大抵はおなじみのブラックボックスソフトウェア問題のようなものだ。機械がどうやって学習するのかも、どう意思を決定するのかも、何を提案するのかも分からない。そして機械の側も、私たちにそれを教えることはできない。
「われわれはこれまで、製作者が理解できない方法で稼働する機械を開発したことはなかった。予測できない不可解なインテリジェントマシンとどうやってコミュニケーションを取り、うまく付き合っていけというのか」。作家のウィル・ナイト氏は最近、『MIT Technology Review』に寄せたブラックボックス問題に関する寄稿でそう記した。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
ハロウィーンの口コミ数はエイプリルフールやバレンタインを超える マーケ視点で押さえておくべきことは?
ホットリンクは、SNSの投稿データから、ハロウィーンに関する口コミを調査した。
なぜ料理の失敗写真がパッケージに? クノールが展開する「ジレニアル世代」向けキャンペーンの真意
調味料ブランドのKnorr(クノール)は季節限定のホリデーマーケティングキャンペーン「#E...
業界トップランナーが語る「イベントDX」 リアルもオンラインも、もっと変われる
コロナ禍を経て、イベントの在り方は大きく変わった。データを駆使してイベントの体験価...