Q：
機械学習の5つの学校とは何ですか？
A：現代の機械学習や人工知能の仕事の背後にあるものを研究していない人にとって、この努力と研究のすべてはしばしば一つの大きな不定形の寄せ集めのように見えます。 ただし、これらの分野で科学リーダーが何をしているのかを見ると、ある意味で、人工知能を推進するという問題には5つの異なる主要なアプローチがあることがわかります。
これらの5つの「学校」または「部族」は、ペドロ・ドミンゴスのAI開発に関する「マスターアルゴリズム」の本で普及していますが、科学界のさまざまな場所で検討されています。
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人工知能の最初の学校はコネクショニズムと呼ばれます。 この学校は、実際の神経接続と人間の脳の物理に焦点を当てています。 これらの接続をトレースして結果を形成するバックプロパゲーションの概念に依存しています。 コネクショニスト学校を「人間の脳をリバースエンジニアリングする努力」と呼ぶ人もいます。
人工知能の次の流派は象徴主義です。 シンボリストは、論理と既存の知識を使用して、インテリジェントに機能するモデルを構築します。 いくつかの点で、シンボリストのアプローチは、ニューラルネットワークが開発される前の人工知能の世界で初期に出現したものに似ています。 十分な大きさの知識ベースをコンパイルして特定の方法で処理すると、人工知能の形式が作成され始めます。これが、他の現代のアプローチと組み合わせられた象徴主義的アプローチの背後にあるものです。
3番目の学校は進化論の学校です。 ここでは、進化論だけでなく、遺伝学や生物物理学、バイオインフォマティクスにも焦点を当てています。 この人工知能の腕は、人間のゲノムで動作し、現代の技術を遺伝学の分野に適用するカテゴリーとして見ることができます。 その意味で、進化論者の人工知能はユニークです。 他の4つの学校とはやや異なる種類のプロジェクトです。
ベイジアン学校は、人工知能の4番目の学校です。 これもまた古い学校の1つであり、たとえば電子メールフォルダーからのスパムの除去など、早期に適用されました。
ベイジアンモデルとアプローチは、ヒューリスティックモデルです。 イベントが発生する可能性が最も高い場所、または他のメトリックに基づいて、望ましくない結果を切り取ったり、他の目的を追求したりするモデルを進化させる確率の概念に基づいて機能します。 ベイジアンロジックのもう1つの一般的なアプリケーションはネットワークセキュリティです。過去数年間、セキュリティエンジニアはベイジアンロジックを広く使用して、発生する可能性のある場所と方法をモデル化することでネットワークへの脅威を発見しました。
機械学習の最後の5番目の学校は、類推と呼ばれます。 これはまた、平均的な消費者が理解しやすい学校かもしれません。 FacebookやGoogleなどの企業の推奨エンジンは、類推アプローチに基づいています。 彼らは「最近傍」のようなアルゴリズムを採用し、それらをさまざまなタイプのシグナリングと組み合わせて、アイデアを他のアイデア、または代替的に人々と一致させようとします。 好きな音楽の種類を知っていると主張するコンピューターは、このアプローチの良い例です。
これらの思想群はすべて組み合わさって、現代の人工知能に関する一連の研究を形成しています。 科学者は、これらのそれぞれを相互に連携させて前進させ、一般に分野を前進させるために取り組んでいます。 過去数十年のテクノロジーのトップリーダーの一部は、AIを推進することに加えて、深刻な社会問題を防ぐために、倫理とテクノロジーの責任ある使用に焦点を当てる必要があると警告しています。 これは、これら5つの機械学習の各学校に適用する必要があります。
