AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「錯視を扱う研究が面白い」と言ってきまして、論文を渡されたのですが、正直タイトルを見ただけで頭が痛くなりました。これ、我々の現場にどう関係するのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から申し上げますと、この論文は「物理現象を模した活性化関数」を使い、機械が人間と似た錯視認識をする道を示しているのですよ。大丈夫、一緒に整理すれば必ず理解できますよ。
「物理現象を模した活性化関数」ですか。難しい言葉ですが、要するに普通のニューラルネットと何が違うのですか。投資対効果を考える身としては、まずその本質を知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、従来の深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network, DNN）（深層ニューラルネットワーク）は数学的な関数で情報を処理するが、この論文は「Quantum tunnelling (QT)（量子トンネル効果）」という物理現象の式を活性化関数として使っているのです。結果として、人間の錯視と似た振る舞いをモデルで再現できるということです。
これって要するに、人間の見え方に近い「クセ」をAIに持たせられるということですか？もしそうなら、現場で誤認識が起きやすいケースを事前に把握できるかもしれません。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！要点を三つにまとめると、1) 物理式に基づく活性化で人間的な錯覚に敏感になる、2) 従来の最適化済み活性化に対して優位性を示した、3) 生物に着想を得たモデルと親和性がある、ということです。一緒に段取りを考えれば導入の道筋が見えますよ。
現場適用という観点で具体的に教えてください。例えば検査装置が錯視で誤判定するケースを減らせるとか、コスト対効果はどう見ればいいか、実装はクラウドで大丈夫か──そういう実務的な疑問が先に出てきます。
いい質問ですね。専門用語を噛み砕くと、論文はまず理論的に有望性を示している段階で、実務適用には二つの着眼が必要です。第一に、既存の学習データでその活性化関数を試してエラーが減るかを検証すること。第二に、計算負荷とハード実装の可否を評価することです。クラウドでもエッジでもどちらでも運用可能ですが、現場の遅延要件で選びますよ。
なるほど。では評価についてもう少し詳しく。論文ではどのように有効性を検証しているのですか？社内の検査ラインで同じことをやるには何を揃えればいいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！論文は代表例としてNecker cubeやRubin’s vaseといった視覚錯視を用い、従来の活性化関数と比較して認識結果の一致率を示しています。現場で再現するには、まずあなた方の判断ミスが起きる具体的画像を用意し、既存モデルとQTベースモデルを並べて比較する実験設計が必要です。これで費用対効果の初期判断が可能になりますよ。
了解しました。最後に、私が部長会議で簡潔に説明できるように、要点を一言でまとめてください。私としては導入判断の材料が欲しいのです。
素晴らしい着眼点ですね！短く言えば、「人間の錯視特性を再現する物理ベースの活性化で、特定の誤認識を減らせる可能性がある」ということです。会議用の3点まとめもお渡ししますから、これで説得しやすくなりますよ。一緒に初期検証の計画も作りましょう。
分かりました、まとめます。要するに、これは「物理の式で作ったニューラルネットの部品」を使って、ヒトと似た間違い方を再現あるいは予測できるようにする研究ということですね。まずは現場データで比較実験をやってみます。ありがとうございました、拓海先生。
