AIの考え方が理解できないこんな世の中じゃ...
大量のデータを元に自らパターンを見つけて学習するディープラーニングの登場で、AIができることが大幅に広がりました。
そんなAIの発展の凄まじさを実感させてくれるのが、Quartzが報じている、カリフォルニア大学バークレー校とマックス・プランク情報科学研究所によるこちらの研究。ディープラーニングによって画像認識を学習したAIが、「なぜその結論に達したか」を説明するアルゴリズムについての研究です。
このアルゴリズムは質問に回答するプロセスを記録し、その回答に使われたデータを英語で説明してくれるとのこと。学習には画像が何を示しているか理解するためと、理由を説明するための2種類のデータセットが使われたそうです。
1つ目は、人間が動いている写真と、写真の説明（例：黒い服を着て青いジーンズをはいた男性が光を放つボールを握っている）、そしてその中で行なわれている特定の作業の説明（例：これはジャグリングである。なぜなら2つのボールが片手に握られていて、もう1つが宙に浮いているから）という組み合わせのデータセットでした。
2つ目のデータセットでは、写真と、写真についての3つの質問（例：この人は泳いでいますか？）、そして各質問ごとに10の回答（例：いいえ、なぜなら水の近くにいないからです）が与えられました。
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