Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q2(ディープラーニングの理解について)の日本語解説～

Abstract
Interlocutor
Q1:最大の未解決問題
Q2:ディープラーニングの理解について
Q3:ディープラーニングは解釈可能になるのか？
Q4:ディープラーニングは学術なベンチマーキングを超えて進化しているのか？
Q5: Transformers は将来の方向性として正しいのか？
Q6:学問界は困難に直面しているのか？
参考サイト
- 関連

Abstract

Perspectives on the State and Future of Deep Learning - 2023～アブストラクトの日本語解説～

AbstractGoal機械学習分野における現在の意見と問題点を詳細に記録これらの意見と問題点が時間の経過と共に変化していくかを追跡Plan人工知能が特異点に達するまで、この調査を定期的に実施重要なトピックに関する質問リストを最新の状態に保...

Interlocutor

Perspectives on the State and Future of Deep Learning - 2023～Q1(最大の未解決問題)の日本語解説～

AbstractInterlocutorMax Welling出典：Dr. Max Welling on how AI will impact the world, now and in the futureマックス・ウェリングの経歴マック...

Q1:最大の未解決問題

最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。

Perspectives on the State and Future of Deep Learning - 2023～Q1(最大の未解決問題)の日本語解説～

AbstractInterlocutorMax Welling出典：Dr. Max Welling on how AI will impact the world, now and in the futureマックス・ウェリングの経歴マック...

Q2:ディープラーニングの理解について

なぜ私たちはディープラーニングの理解を深めていないのか？今後進展するのだろうか？仮に深層学習の理論が構築されたとして、それは実務家やエンジニアにとって有用なのだろうか？実務家やエンジニアに役立つのだろうか？

Alex Smola

非パラメトリック非線形関数の理解について

アレックス・スモーラは、一般的に非パラメトリック非線形関数（Nonparametric Nonlinear Functions）を理解することは極めて難しいと述べています。

フーリエ係数とウェーブレット係数の理解の難しさ

同様に、フーリエ係数（Fourier Coefficients）やウェーブレット係数（Wavelet Coefficients）を理解することも難しいと彼は指摘しています。

固体物理学におけるポテンシャル関数の理解の複雑さ

これらの理解の難しさは、固体物理学（Solid State Physics）におけるポテンシャル関数（Potential Functions）を正しく理解するのと同じくらい、容易であるか、または困難であると彼は比較しています。

Max Welling

ディープラーニングの可視化に向けた期待

ディープラーニング（Deep Learning, DL）の内部メカニズムを可視化し、その推論過程を深く探ることに関して、進歩があると強く信じています。

システムの理解の困難性

現在のシステムは、我々一般人には非常に理解しにくい新しい方法で思考し、推論を行っています。

異なる応用分野での理解の必要性

人々の生活に直接影響を与える決定に関連するアプリケーションでは、システムの完全な理解が必要とされますが、株価の予測など他の応用分野ではそれほど重視されないこともあります。

モデル理解に対するリラックスしたアプローチ

各モデルの詳細を完全に理解する必要はないとの立場を取り、それらが活用される特定の分野（Domains）での認証（Certify）方法が見つかれば十分と考えています。

実用性に関するアナロジー

飛行機のソフトウェアの働きを完全には理解しなくても、安心して飛行機に乗るように、モデルの完全な理解が常に必要ではないことを例えています。

Kyunghyun Cho

ディープラーニング理解の現状

チョ氏は、ディープラーニング（Deep Learning）に関する理解が進んでいないとは限らないと述べています。
ディープラーニングモデルを構築・訓練し展開するための多くの技術は、学習モデル（Learning Models）の訓練の難題を理解する過程で発展しました。

学習の際の課題と解決策

消失勾配（Vanishing Gradients）の問題は1990年代初頭に特定され、ヨシュア・ベンジオ（Yoshua Bengio）とセップ・ホクライター（Sepp Hochreiter）によって広く研究されました。
リニアショートカット接続（Linear Shortcut Connections）、例えば残差接続（Residual Connections）の導入によって、この問題をある程度まで解決する方法が見出されています。

損失関数の理解の進化

ディープニューラルネットの訓練に使われる損失関数（Loss Functions）に関する理解は過去数十年で改善されました。
特定のディープニューラルネットでは、最小点（Point Minimum）ではなく、長く複雑な低損失の谷（Low-Loss Valley）が存在することが知られています。

ディープラーニングの将来の進歩

ニューラルネット学習（Neural Net Learning）の一般化のパターンを定義し、関連付けることが今後の進歩の方向性です。
アーキテクチャ（Architecture）、最適化（Optimization）、データ（Data）などの領域における理論的な理解の進歩が、実務家にとって役立つアルゴリズムや訓練のレシピを生み出し続けるでしょう。

Andrew Gordon Wilson

ディープラーニングの進歩に関する見解

ウィルソン氏は、ディープラーニング（Deep Learning, DL）の理解に進歩がないという一般的な見方に異を唱えています。
既に達成された理解の進歩を認めることで、さらなる前進が可能だと考えています。

ディープラーニングの具体的な理解の進展

過剰パラメータ化（Overparametrization）の問題など、ディープラーニングにおける多くの要素に関する理解が深まっています。
モデルが多くのパラメータを持つことは、より良いデータの圧縮と単純な解法を提供する傾向にあることが指摘されています。

理論と実用の進歩

損失関数（Loss Functions）や確率的最適化（Stochastic Optimization）の役割についての理解が進んでいます。
ベイジアンニューラルネットワーク（Bayesian Neural Networks）など、実用的なアルゴリズムの開発においても進歩が見られます。

ディープラーニング理論の必要性について

ディープラーニング理論の必要性については、既に多くの不可解だとされていた特性について理解があるとウィルソン氏は述べています。

実験的アプローチと未来への方向性

ディープニューラルネットワークに関する根本的な理解を深めるための制御実験の設計が有望だとしています。
現実的な仮定を設けずに理論的な分析を進める努力が重要視され、このような取り組みには支援が必要だと強調しています。

Zachary Lipton

ディープラーニングの理解について

ディープラーニング（Deep Learning） ：これは、複雑なタスクを解決するために、コンピュータが大量のデータから学習する技術です。この分野を理解するには、異なる種類の学習モデルと比較して考える必要があります。
モデルの比較 ：過去のシンプルなモデルや、データのパターンを抽出するためのカーネルメソッド（Kernel Methods）と比べると、ディープラーニングはより複雑なデータを扱う能力があるとされています。

特徴工学と理論について

特徴工学（Feature Engineering） ：従来のモデルでは、データから有用な特徴を抽出するために多くの手作業が必要でした。これによってモデルの性能が大きく左右されていました。
データ処理 ：ディープラーニングは原始データをそのまま使うことが多く、複雑な特徴を自動で学習できるため、手作業による特徴の抽出があまり必要ありません。

学者と実践者の見解の違いについて

一般化（Generalization） ：学者は、モデルが新しいデータに対してどのように適応するか（一般化するか）について深く理解していると考えがちですが、実際はそこまで単純ではないかもしれません。
重要な特徴（Feature） ：実際にデータを扱う実践者は、特定の効果的な特徴が全体のパフォーマンスよりも重要だと考えることが多いです。

ディープラーニングと表現学習について

表現の学習（Representation Learning） ：ディープラーニングは、データから有意義な情報を抽出してそれを用いて判断する「分類器」を訓練する方法です。
適切な表現 ：データからどの情報を取り出すか（表現を学ぶこと）は、これまで十分に理解されていなかった部分です。

理論の有用性について

理論：ディープラーニングを行うにあたって、実践家のニーズに合わせた理論が必要です。全ての理論が役立つわけではありません。
理論と実践のギャップ ：現在のところ、ディープラーニングの理論はまだ実践的な手法を導くのに十分ではないとされています。

理論と実践の関係について

実践の変化 ：ディープラーニングに関連する実践は、特別なデータや、人間のフィードバック、そして大規模なデータセットから学びを得ることによって進化しています。
理論の役割 ：理論は、ディープラーニングがどのように機能するかを完全に説明するよりも、どのように実践するかに焦点を当てるべきです。

ブラックボックスとしてのディープラーニング

ブラックボックス ：ディープラーニングは時にブラックボックスとして扱われ、どのような予測性能が得られるかだけを見ることになりがちです。これは内部の動作を詳細に理解するよりも結果に焦点を置くということです。

Preetum Nakkiran

ディープラーニングの進歩と理論の形式について

進歩（Progress） ：ディープラーニングは確かに進化していますが、多くの人が期待するような形式や数値で証明可能な進歩はまだ達成されていません。
理論の必要性（Necessity of Theory） ：自然科学の中には、数学的に厳密ではない理論もあります。たとえば進化論や病原菌説などです。だから、ディープラーニングの理論が完全に厳密でなくても問題はないとされています。

効果的な理論の歴史について

歴史（History） ：科学には、完全ではなくても実用的な理論があり、これらはより基本的で正確な理論へと洗練されてきました。例えば、ニュートンの法則がその一例です。
ディープラーニングの理論 ：ディープラーニングも同じく、現在は完全ではない理論から始まっており、将来的にはより正確な理論へと発展することが期待されています。

ディープラーニングの理解と実践的知見について

予測可能性（Predictability） ：もしディープラーニングの理論が全くなければ、新しいモデルがどう振る舞うか予測することは不可能になります。しかし実際には、実践者は強い直感を持ち、彼らの成功は部分的な理論の存在を示しています。
実践への応用（Application to Practice） ：理論は最終的には実践に役立つことが期待されていますが、そのためには学習の本質を理解することが重要です。

ディープラーニング理論の定義上の障壁について

定義上の障壁（Definitional Obstacles） ：現在のところ、ディープラーニングの統一された理論は存在せず、「ディープネットワーク」が具体的に何を指すのかという明確な定義がありません。
ネットワークアーキテクチャ（Network Architecture） ：「合理的なアーキテクチャ」や「自然な分布」についても、どのようなものが含まれるのかという定義はまだ明確にされていません。