人工知能に関する断創録

人工知能、認知科学、心理学、ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。最近は、機械学習、Deep Learning、Kerasに関する記事が多いです。



便利さとお節介のトレードオフ

学習するシステムは本当に使いやすいか?学習してユーザーに適応するシステムは便利なのかただのお節介なのか?ちょっと自分で考えた例を挙げてみよう。

  • 仮名漢字変換の学習で候補の順序が変わる

ワープロソフトの仮名漢字変換はユーザがよく使う言葉が上の方に並べられる。これかなり便利なんだけどときどきあれ?ってなる。たとえば、ある単語を変換したとき2番目に候補が出てそれを選んで確定したとする。次に変換するときは学習によってその単語が1番目の候補になるけど無意識のうちに2番目を選んでしまうことがよくある。システムはユーザに適応しようとするがユーザがシステムに適応できないってことだろうか。

  • 教えるのがめんどくさい

POPFileってのはベイズ分類を使った迷惑メール分類ソフト。新着メールを「これは迷惑メール」「これは違う」という風に教えてやるとその特徴を学習して迷惑メールとそれ以外を区別できるようになる。これはすごーく便利で迷惑メール分類率99%くらいはある。だけど!使い始めて1週間くらいは「これは迷惑メール」「これは違う」というふうに分類をユーザが教えてやらなくちゃならない。これが結構面倒なのだ・・・最近は間違えて分類されても教えるのがめんどくさくて放置してる・・・めんどくさがりは最初からやらなそう。

ユーザが逃げないようにする、使い続けてもらうための工夫がなければ学習システムは難しい。