AI電卓（徐良為氏の説明可能な機械学習）

数学月間企画講演（第14回，10月12日）で，徐良為氏［SLW代表，（株）NTTデータ数理システム非常勤顧問］が開発している「AI電卓」に関する講演がありました。この「AI電卓」に関しての松原望氏［東京大学名誉教授］の解説を要約します：

現在のディープラーニングは，ニューラルネットの隠れ層が数千～数万に上るので，結果がヒットしたとしても，何が起こっているのか分からず，その解釈ができない問題（ブラックボックス）がある。
徐良為氏の開発している「AI電卓」というのは機械学習（ディープラーニング）のホワイトボックス化につながるものである。「AI電卓」においては，
質的データを扱うダミー変数を機能的に自在に扱うことができるのが特徴である。回帰分析で質を扱うダミー変数［男/女，20歳以上/２０歳未満，など］に関して，データに分断がありこの分断は必然性のない場合もある。
質の数量化が行われると，意思決定が飛躍的に簡便になる。

意思決定のデシジョンツリーを通じて，決定プロセスの説明が可能になり，人間中心のAIが発展できると考える。「AI電卓」と呼ぶ理由は，ルール（条件によるダミー変数の分岐）を恣意的ではなくボタンを押すだけ（pythonスクリプトなし）で実行出来るという簡明さを「電卓」と表現したものだ。さらに，「AI」であるので，データサイズは数百万件でも十分対応可能である。

徐良為氏の「AI電卓」はKaggleのコンテストで上位1～2%の成績を上げている。(以上文責：K.Tani)
（注）Kaggleとは：色々なテーマで，AIとモデリングを競い合うコンペで，1,900万人を超す機械学習ユーザーが参加しています。