AIBR プレミアム
拓海さん、最近『Learning Human-Aligned Representations with Contrastive Learning and Generative Similarity』って論文が出たそうで、部下から説明を求められて困っているんです。要点を簡単に教えてもらえますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、ポイントは分かりやすく整理できますよ。要するにこの論文は、人の感覚に合った”表現”を機械学習で学ばせる方法を提案しているんです。難しければ順を追って説明しますね。
人の感覚に合った表現、というのは要するに現場の担当者が感覚的に「似ている」と言うものを機械も同じように判断できる、ということでしょうか。
その理解でほぼ合っていますよ。ここで重要なのは二つの考え方を組み合わせる点です。一つは”contrastive learning（コントラスト学習）”、もう一つは”generative similarity（生成的類似性）”です。まずは直感的に言うと、コントラスト学習は『似ているものを近づけ、違うものを離す』学び方です。
なるほど。それだけだとAIが現場の人と同じ”似ている”を学ぶのに足りないということでしょうか。
その通りです。コントラスト学習だけだとデータの見た目上の違いで学んでしまい、人間の直感的な類似性とズレることがあるんです。そこで論文は、データがどのように生成されたかという確率モデルの考え方を使って、”本当に同じ背後原因から来たデータか”を測る生成的類似性を取り入れています。
これって要するに、データが同じ”原因”で生まれたもの同士を近づけるように学ぶということですか？
まさにそのとおりですよ。要点を3つにまとめると、1）人間の類似性は単純な見た目以上の”生成過程”に基づくこと、2）生成的類似性の考え方をコントラスト学習に組み込むことで表現が人間に近づくこと、3）これにより少ない例から学べる能力や頑健性が向上すること、ということです。
投資対効果の面が気になります。現場に導入するとき、収益や工数の改善に直結しますか。
良い質問ですね。結論としては、即効性のあるコスト削減よりも、少ないデータで高性能を出せる点で初期投資が抑えられます。具体的にはデータ収集コストとラベル付け工数の削減、モデルの再学習頻度の低下が期待できるのです。
なるほど。現場の声を少ないサンプルで反映できるのは魅力ですね。実際に導入する時の懸念点は何でしょうか。
懸念点は三つあります。まず、人間の類似性に関するデータが得にくいこと。次に、生成的モデルの設計や計算が重いこと。最後に、現場の”何を似ているとするか”の合意形成が必要なことです。ただし段階的に導入すれば解消可能です。一緒にロードマップを作れば必ずできますよ。
分かりました。要は、現場の”似ている”を数値化するために理屈を混ぜて学ばせるということですね。私の言葉でまとめると、少ないデータで現場感覚に近い判断をするモデルが作れる、という理解でよろしいです。
