中堅研究員はAIの向こう側に何を見つけたのか：Over the AI ―― AIの向こう側に（23） 最終回（2/10 ページ）

CNNの訂正事項

　そこで、今回の前半は、この解説の修正をさせて頂きます。しかし、この連載コラムは、「数式を使わないAI技術」を"売り"としてきたので、そこは頑張ってみます。

　上の図は、CNNが、出力結果の誤差を使って、―― 奈落の底（深層）にあるニューロの出力層から、地表の入力層に向けて逆走する、ダイナミックなバックプロパゲーションの驀進（ばくしん）が存在することを示しています（前回の私の主張を100％ひっくり返しています）。

　そして、ここで重要なことは、フィルター（W）すらも、逆伝搬学習によって変化し続けるという点にあります。

　前回、私は、フィルターを、複数からなる「エロ本のモザイク」というパラダイムで説明しました。

　しかし、フィルター自身が変化し続けるのであれば、この「モザイク論」は破綻しますが、それでも私は「深層学習をエロで説明したい」にこだわりたいのです（不要で、意味のないことだと分っていても、です）^＊）。

＊）筆者の江端は「ここで闘わなければ、異色のAIコラムの連載担当者の沽券（こけん）にかかわる」と固く信じているのです。

　今回、私は「フィルターも逆伝搬学習で変化し続ける」ということを、ローティーンエージャーの男子にありがちな「アイドルのコンサートの写真を、ローアングルからのぞく」とか「グラマー女優の水着の写真を、アッパーアングルからのぞく」とかの行為のトライアルであると把握してみました。

　2次元である写真を、3次元的視点を変えて視認してみたところで、未知の情報（いわゆる「谷間」と呼ばれるものとか）を確認することは絶対にできません ―― しかし、ここで前々回の内容を思い出して頂きたいのです。

　ニューラルネットワークの価値は、「直感的にイメージできない、高次元の空間を使って（データ等の）分離ができるように矯正できる」でした（関連記事：「不幸な人工知能 〜尊敬と軽蔑の狭間で揺れるニューラルネットワーク」）。

　つまり、膨大な数の複数の2次元情報（例：猫の写真）を使って、その意味（"猫"である）にまで展開できるニューラルネットとは、低次元の情報を、高次元で再構成することができるものなのです。

　このように考えた場合、フィルター（W）ですら、バックプロパゲーションで、変化し続けなければならない ―― という解釈ができることになるのです。

　（担当編集者のMさん（女性）が、このフレーズを抹消してしまう^＊1）ことを覚悟して書いてしまいますが）、つまり、アイドル写真集から「谷間」の情報に到達するために、フィルターは、常に変化し続けなれければならない、という解釈（あるいは詭弁）が可能となるのです^＊2）。

＊1）実際に、一部の表現を抹消しました……（担当M）。
＊2）実際には、このような未知の情報に到達することは不可能です。アイドル写真集を購入して、CNNを試みる人が出てきたら、「ウソつき」と指弾されることになりかねませんので、念のため記載しておきます。

　この解釈によって、ここに私の「モザイク論」は『ギリギリの所で守り切ることができた』と確信しております。