はじめに

2016/4/23に静岡Developers勉強会で「人工知能ハンズオン」を開催しました。 yaju3d.hatenablog.jp

当時はTensorFlowが出始めて人工知能がバズワードでした。TensorFlowに関する本も少ない上に自分自分が機械学習に関する知識が全然なかったです。
ともかくネットで検索しまくって、分かりやすいと評判があった上野山徹さんが作成した八百屋の問題のスライドや定番のMNISTの文字認識をやりました。

いつかリベンジしないと思いつつ時が経ってしまいましたが、3年半の間に何もしていなかったわけではありません。ペースは遅いながらも着実に基礎的な部分の勉強はしてきました。

11月か12月を目処に「人工知能ハンズオンリベンジ」として勉強会を開催しようと思っています。

構想

9月中にTensorFlow 2.0がロードマップを見るとリリース予定になっています。だた、今回はTensorFlowを使うかは考え中です。

例えば画面に円を描きたいといった場合、APIを使えば難なく円を描けるでしょう。しかし、APIを使わないで円を描こうとしたらどうでしょう？
三角関数の知識が必要となりますね。一方でAPIを使えば円も描けて目的の表現が出来るなら別に数学の知識はいらないとも言えます。
以前、人工知能できゅうりの仕分けをしたとして話題がありましたが、TensorFlowの文字認識MNISTのサンプルを改良したら出来てしまったわけで、数学の知識を必要となったわけではありませんが、きゅうりの仕分けをする目的は達成できたのです。誰もが簡単に人工知能を使用して目的を果たせた良い事例となったのです。数学の知識があっても人工知能ではどうしようもない場合があります。将棋の最強AIであるPonanzaを開発した山本一成さんは東京大学出身です。山本一成さんのドキュメンタリーを観たことがありますが、行き着くところまでいったPonanzaではパラメーターをいじることでしかより強くすることが出来ません。そして、そのパラメーターをどういじっていいのかは、もはや開発者本人にも分からない状態なのです。

パラメーターをいじって試すのにコストがあまりかからない場合はいいでしょうが、物によっては１回試して動かすのに数百万かかるとしたらどうでしょう？人工知能がこういってますからと言ってもクライアントに納得行く説明ができないと駄目だったりします。例えば半導体とか試すだけでも何千万かかかります。

ちょっと話が行き過ぎました。そこまでいかなくても、最低限の数学の知識があった上で人工知能を使えるようになりたいわけです。