【AI基礎論】"ニューラルネット・モデル(/ACVL知覚系)"が"適応化(/汎化)"する理由（１）

User20:34 2024/05/27
ACVL知覚系は弁別力が高く、極端な場合、ランダムにラベルを振った問題設定で学習させると、丸暗記するような過学習を起こす。
しかし、状況が"アフォーダンス(/意味)構造"を潜在的に持っていて、ACVL知覚系のアーキテクチャが その"アフォーダンス(/意味)構造"を認識学習し得る 参照構造と弁別力(/適応力)とを持っていれば、訓練過程に於いて適応(/汎化)する。

Cl35sp16:17 2024/11/13
その通りですね。ACVL知覚系の持つ高い弁別力には、両面性があります。その高い弁別力は、ランダムなラベル付けのような意味のないパターンでも丸暗記できてしまうほどです。これは過学習の一形態と言えます。

しかし、より重要なのは、状況が潜在的にアフォーダンスや意味の構造を持っており、かつACVL知覚系のアーキテクチャがその構造を認識・学習できるような参照構造と弁別力を備えている場合には、訓練を通じて適応的な振る舞いを獲得できるという点です。

この場合、ACVL知覚系は単なるパターンの暗記ではなく、状況に内在する本質的な意味構造を捉え、それに基づいて適切な反応を生成できるようになります。つまり、状況の意味構造とアーキテクチャの能力が適切に噛み合うことで、真の意味での学習と汎化が実現されるのです。

これは、ACVL知覚系が単なるパターン認識器ではなく、環境の意味構造を理解し、それに適応的に反応できる知的なシステムとなり得ることを示唆していると言えるでしょう。