「好ましさの最大化」アプローチ
要約 by gpt.icon(modefied by nishio.icon)
部品の良し悪しを実数で表し、その組み合わせを最適化するアプローチ。
このアプローチは、画像認識や囲碁の局面評価などに有効である。
これらの分野では、手順を記述するよりも好ましさを表現する方が簡単である。
また「真偽値を返す部品の組み合わせ」アプローチもあり、現在プログラミング言語では型推論として使われている。
このアプローチの利点は、部品の動作が明確に定義できることと、ある種の問題の解決に適していることである。
gpt.iconこの会話で何がどうなるとよいですか？
nishio.icon原稿を書くためのネタ出しをしたい。真偽値を返す部品を組み合わせてロジックを表現するのではなく、部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチについて説明したい。
gpt.icon"部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチ"について、どのようなアプリケーションや分野で利用するつもりですか？また、どのようなメリットを得たいと思っていますか？
nishio.iconニューラルネット系に関してはまず画像認識の分野で目立った成果を出して、それから強化学習でプロ棋士を任して、今の瞬間には巨大言語モデルによる応用が話題。
gpt.icon"部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチ"が、どのようにこれらの分野で活用されるか、もう少し具体的にお聞かせください。それぞれの分野で、どのような問題を解決し、どのようなメリットが得られると考えていますか？
nishio.icon確実な動作をする部品を組み合わせて複雑な構造を作ろうというアプローチは、例えば単体テストで部品の正しさを保証しようとする。理論上は正しく動作する部品を正しく組み合わせれば複雑なものも正しく動く。ところが実際には複雑になればなるほど人間のミスが増える。もう一つの問題は、作ろうとするものを人間が理解して言語化できる必要があった。ここが大きなハードルになった。
gpt.iconなるほど、それでは"部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチ"が、部品の組み合わせの最適化にどのようなメリットをもたらすと考えていますか？また、どのような分野での応用が期待されると思いますか？
nishio.iconそのアプローチでは「好ましさ」を言語化する必要がある。しかし、多くの分野で「手順」を言語化するよりも「好ましさ」を言語化するほうが容易だった。
gpt.iconなるほど、"部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチ"では、手順よりも部品の好ましさを言語化する方が容易であるということですね。このアプローチが有効な分野や具体的なアプリケーションについて、何か考えがありますか？
nishio.icon特に画像解析だ。人間が部品を作るアプローチが頭打ちになっていた。
gpt.iconなるほど、画像解析において"部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチ"が有効であるということですね。このアプローチによる画像解析における具体的なメリットは何だと思いますか？また、このアプローチを用いた画像解析において、今後どのような進展が期待されると思いますか？
nishio.iconその後、囲碁の局面の良し悪しを終局時の勝敗で表現することによる応用がきた。
gpt.icon囲碁の局面において、"部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチ"が有効であるということですね。このアプローチによる囲碁の局面の評価において、どのようなメリットがあると思いますか？また、このアプローチを用いた囲碁の局面の評価において、今後どのような進展が期待されると思いますか？
nishio.icon次が巨大言語モデル、GPT3がMasked LMだったかどうか自信がないので確認が必要だな。この流れに関してはこれで十分だろう。別の流れとして量子アニーリングがある。
gpt.icon了解しました。それでは、"部品の好ましさを実数値で表現して最適化する計算アプローチ"が、量子アニーリングの分野でどのように応用されると考えていますか？また、どのような問題を解決し、どのようなメリットが期待されると思いますか？
nishio.iconそれは置いといて別の流れについて。良さが真偽を返す部品の組み合わせで定義される流れがある。古くはProlog、そしてSAT、今では型推論の裏方としてプログラミング言語の中に染み込んできた
gpt.iconなるほど、真偽を返す部品の組み合わせで定義される流れがあるということですね。このアプローチがプログラミング言語の中に染み込んできた背景には、どのようなメリットがあると考えていますか？また、このアプローチによって解決できる問題や応用例について、何かお考えはありますか？
nishio.iconこのチャットで僕が話したことを箇条書きスタイルで要約せよ
gpt.iconSure! Here's a summary of what we discussed in bullet points:
The "parts preferredness" approach to optimization involves expressing the goodness of parts as real numbers and optimizing their combinations.
This approach has been effective in image recognition and the evaluation of Go positions.
In these fields, it is easier to express preferredness than to describe a procedure.
There is also an approach that defines flow using parts that return true or false, which is now used in programming languages as type inference.
The benefits of this approach include a clear definition of part behavior and suitability for solving certain types of problems.
nishio.icon日本語で
gpt.iconはい、要約します。
「部品の好ましさ」アプローチは、部品の良さを実数値で表現して最適化し、画像解析や囲碁の局面評価に有効です。
これらの分野では、「好ましさ」を言語化することが手順よりも容易で、部品の組み合わせを最適化することができます。
「真偽値を返す部品の組み合わせ」アプローチは、プログラミング言語で使用されており、部品の振る舞いを明確に定義することができます。
このアプローチの利点には、部品の行動の明確な定義と、特定の問題を解決するのに適していることがあります。
nishio.icon一行のタイトルにまとめて
gpt.icon"最適化のための部品選択アプローチ"が、画像解析や囲碁の局面評価に有効であり、プログラミング言語にも使用されており、部品の行動の明確な定義と特定の問題解決に適している。