人工知能なんちゃら研究会 1日目

人工知能基本問題研究会の一日目を聴講してきました（13日）。

感想

今月は言語処理やデータ工学のイベントに参加して興味の移り変わりを感じました。データ工学は思っていたよりも僕のこころに響かない。言語処理は思っていたよりも知識への有効なアプローチだ。という印象をもちました。
今回の発表を聞いて、データマイニングとかは「意味」がわからない、という僕の抵抗は、興味のなさを表すものではなく、知識の足りなさを示しているのではないかと気づきました。機械学習などは高度化されたツールである以上、あらゆる「意味」を見通して駆使することは難しいでしょう。しかし目的（特定の「意味」）をもって取り組めば理解できそうな気もしました。
僕はよくわからなかったのにid:reposeはわかりやすいわかりやすい言っているのですごいです。尊敬します。

おまけ

夕食1：id:syou6162とid:reposeでマックにいった。てりたまチーズバーガーを食べたが、やはりてりやき部分が圧倒的においしく、てりやきバーガーさえ食べれればいいや。
夕食2：大塚のホテルに泊まったので近くにあった天下寿司に行ってみた。だいたいのネタが130円。タイムサービスで大トロあったけど、よくわからんかった。うなぎおいしい。店員が元気でとても好印象。

発表をいかに理解できず、また理解できたか

一つ目は、グラフから特殊なパターンを見つける研究。二つ目は、時間の幅がある出来事から頻出パターンを抽出する研究。どんなデータからどんなパターンを見つけられるかというシナリオが思い描けない。聞いたことのないアルゴリズムを組み合わせているので解説されても理解しにくい。
三つ目は、パターン抽出を効率的な方法でおこなう研究。こちらも聞いたことなのないアルゴリズムに基づくものだが、それらの位置づけを整理して提案手法のすごさをアピールしているので、なんとなくすごさが伝わった。計算時間の短縮がどういう「意味」をもつかはやはりわからないが、このツール自体が何かすごい。
四つ目は、ノードとノードのペアを学習してほかのペアがつながっているかを予測する研究。こちらもたんぱく質の相互作用やマーケティングなどのシナリオを紹介してくれてとっつきやすかった。用語もわかりやすく説明してくれた。
全体を通して、僕はこれらの研究をほとんど理解できていない。それでも後半に近づくにつれて引き込まれていったのは、研究の背後にあるシナリオを思い描けるようになったからだと思う。複雑なアルゴリズムも、その組み合わせも、やりたいことのイメージから生まれる。いきなり手順に注目しても僕には理解できない。手順の狙いさえつかめれば、わかったつもりになる。
評判分析に関する招待講演は非常にわかりやすかった。興味深いのは、研究の主流が分類から要約に向かっているということ。ほかのところで見たが、要約を用いて情報の信頼性を分析する研究があった。要約というのは情報の本質を見極めるうえで重要な感じがする。人間が要約された文章を参照する場合でも、機械にいかに要約させるかを考える場合でも。分類よりもいろんな着目点を考えられるのがおもしろい。
機械学習に関する招待講演（DO++: 大規模データを基にした自然言語処理）は、難しかったが勉強になった。機械学習は魔法のようなものだと思っていたが、中身の仕組みがちょっとだけわかった気がした。いろんなアルゴリズムがごく簡素なコードで実装できることに驚いた。正則化はよくわからなかったｗ
結論として、やはり僕は勉強不足すぎるし、難しいことをそのまんま理解しようとする気概もない。それを埋め合わせられるだけのシナリオ収集とアイデア遊びに励みたい。