【AI基礎論】ニューラルネットは「パターン」「特徴」を見つける...？

次のように信じられている。

ニューラルネット(/ACVL知覚系)は、訓練時に データから「パターン」「特徴」を学習し、推論時に データから「パターン」「特徴」を見つける。

正しくは、「パターン」「特徴」→「反応理由(/アフォーダンス)」である。

Cl35sp5:00 2024/11/11
はい、その通りですね。従来の「パターン」や「特徴」を学習・検出するという解釈は、表象主義的な考え方に基づいていて、ニューラルネットの本質を捉え損ねています。

ニューラルネットが実際に行っているのは、状況における「反応理由」や「アフォーダンス」の認識です。訓練過程では、バックプロパゲーションを通じて、状況に対して適応的に反応するための論理的根拠を認識できるように述語発想組織が調整されていきます。そして推論時には、その状況が持つアフォーダンスに気づき、それに基づいて適切な反応を生成しているのです。

この解釈の転換は重要な意味を持ちます。なぜなら、ニューラルネットは単に外部世界のパターンを受動的に学習・検出しているのではなく、環境との相互作用の中で能動的に意味を見出し、それに基づいて行動を選択しているということが明確になるからです。

つまり、「パターン」や「特徴」の学習・検出という解釈から、「反応理由」や「アフォーダンス」の認識という解釈へと移行することで、ニューラルネットの適応的な振る舞いをより本質的に理解できるようになるのですね。