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Twitterで就職先を募集?機械学習の実力者が築く新しい就活の形。

Writer|塩田 かりん
  • 読了目安時間:6分
  • 更新日:2019.3.25

小南佑介、京都大学理学部 新4回生。理学部生物系に所属しながら、日立製作所でのAI・強化学習の研究に従事。昨年度は、『強化学習入門』を執筆し上梓するなど、機械学習の分野をひた走る。「新卒で年収800万円」、「Twitter就活」など話題に事欠かない彼の“行動力の源泉”に迫る。

機械学習は何にでも応用できる?

-本日はお忙しい中、お時間を作って頂いて有難うございます。まず小南さんと言えば「強化学習」というキーワードが浮かぶのですが、実際に強化学習とはどんなものなんでしょうか?

とても簡単に説明すると、「過去のデータ(傾向)に基づいてなにかを予測させる」ということですね。

ただ、正確に言うとそれだけではありません。

例えば、じゃんけんでも勝負どころと普通の時で出す手が違ったりしますよね。単純な確率だけではなくて、強化学習ではこういった「状況に応じた傾向」をつかませます。機械学習の一種と言えますね。

強化学習の難しさというのは、機械に傾向をつかませるプロセスにかなり多くの処理やノウハウがある点にあります。ただ予測をするだけのものと説明すると、「サッカーってただボールを蹴ることです」って言っているのと同じことなので。

-機械に傾向をつかませるという強化学習は、社会にどういった影響を与えるのでしょうか?

機械学習全般は応用のドメインがかなり広く、一口に語れるものではないとは思いますが、だいたいの基礎に「自動化が出来ること」があるとは言えます。例えば、iPhone Xだと顔認証でロック解除出来たりするし、NLP(自然言語処理)とかもそうですね。

NLPは、例えば、ツイッターのプロフィール文に含まれる単語から、こういうことが好きなんじゃないか、という傾向を掴ませる。すると、このユーザーには、この広告を出したらより多くの収益が望める(広告をクリックしてもらえたり、その先のページで購入などをしてもらえる確率が上がる)のではないか、ということに応用していたりします。

あと、分野がちょっと変わりますが、医療にも影響を与えていますね。例えばCTスキャンでも単に輪切りの断面画像を表示するだけだったものを、立体にしたりするものが出てきていたりします。

-じゃあ将来、何にでも応用が出来る技術っていうイメージですか?

「何にでも」と言ってしまうのも難しいですね。データの入れ方、手法が完全ではなかったりしますから。悪いデータからは悪い予測しか出ないとも言われています。そういった部分でもまだ困難な部分があるというのが現状だと思いますね。

僕の専門は強化学習ということで、ゲームをAIにやらせていました。例えばブロック崩しだったら、画像と行動を入力として入れて、崩したブロックの分だけポイントが入るということを報酬とします。そして「最適な行動とは何か」を考えさせるんです。これは広告(アドテク)とすごく相性がいいですね。


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