ニューラル・ネットワークと力の指輪：SYSTEM DESIGN JOURNAL（1/5 ページ）

指輪物語の「1つの指輪」は全ての指輪を統べる力を持ちました。ではニューラルネットワークは人工知能という力の指輪を統べる、1つの指輪なのでしょうか。

[Ron Wilson，（Editor-in-chief,Altera）,MONOist]

　J・R・R・トールキンの小説「指輪物語（The Lord of the Rings）」の暗黒世界で、ダーク・ロード サウロンは自分の力を具現化し、誇示する1組の黄金の指輪を作成するよう命じました。その中の特に1つ（One Ring 図.1）は他を凌ぐ力を持ち、他の指輪を発見し、呼び集める能力を備えていました。

図.1 トールキンの空想の世界では、1つの指輪が他の全ての指輪を支配する

　AIに関する報道記事を読んでいると、この話はディープラーニングアルゴリズムが力を伸ばしつつあることの比喩として聞こえるかもしれません。特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、その分野で完勝を収めているようです。CNNは、IMAGE NETチャレンジにおいて他の全てのアルゴリズムに圧勝しているため、残された課題はネットワーク内の層数など実装詳細のみのように思われます。

　また、CNNは自律走行車からコンピュータ囲碁まで、世俗的なシステムの世界でも一見すると不動の地位を獲得しています。CNNは目下の解決策であり、人工知能に携わる研究者を奮い起こし、他の全ての研究より優位に立つアルゴリズムです。

　しかし、この特別な世界では、全ての力が運命づけられているわけではありません。ディープラーニングの批評家は「CNNには依然として未解決の問題が多い」と指摘しています。

　まず、物体認識において、人間より優れた精度で報告することの本当の意味についてだけでも議論があります。CNNのアーキテクチャの設計方法や、アーキテクチャの設計後にその精度と性能を予測する方法についても未解決の問題があります。層数やノード数の増加に伴い、CNNの性能を妥当な範囲内に維持する方法についても問題があります。精度の測定方法も奥の深い問題です。

　IEEE Computer Societyが最近スタンフォード大学で開催したコグニティブ・コンピューティングに関するイベントでも、これらの問題は持ち越されました。決してCNNの勝利が前提ではなく、全く異なる手法を研究する論文が多くありました。