拓海先生、最近部下から継続学習という言葉を聞くのですが、うちの現場で本当に投資する価値があるのでしょうか。現場が混乱しないか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！継続学習（Continual Learning）は、モデルが新しい業務やデータを学び続けるときに、以前の知識を失わないようにする技術ですよ。
なるほど、ですが今のAIは新しいことを学ぶと昔のことを忘れると聞きました。それだと現場は混乱しませんか。
その通りで、これを「カタストロフィック・フォゲッティング（Catastrophic Forgetting）—重大な忘却」と言います。ISYANAという手法は、タスク同士の関係を写像して忘却を抑えるアイデアです。
これって要するに、各仕事に応じた内部のスイッチや線を記録しておき、新しい仕事が来たときに適切な線だけを動かす、ということですか。
いい要約ですね！要点を三つで言うと、1) ニューロンとタスクの関係をマッピングする、2) タスク間の関連を捉える、3) 不要な干渉を避ける、でして、そういう意思決定ができるようにするんです。
現場に導入するには、結局どこにコストがかかるのですか。メモリや計算の負担が増えるという話を聞きましたが。
良い質問です。ISYANAは従来の方法よりパラメータ重要度の行列を効率化する工夫があり、容量を無駄に膨らませずに安定性を保てる点が評価されています。とはいえ現場では初期の設計と検証が必要です。
現場の人が怖がらないように、稼働させる手順や失敗したときの前提も知りたいのですが、導入プロセスは簡単ですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな業務で試し、タスクの種類ごとに性能とメモリ使用量を測る。次に関連するタスクをまとめて検証する。この三段階で安全に進められます。
分かりました。まとめると、まず小さく試し、関連性を見極め、システムの容量に注意して段階的に拡大する、ということですね。これなら現場にも説明できます。
素晴らしい着眼点です、田中専務。実務目線での不安を明確にしたうえで小さく検証すれば、リスクを抑えて導入できますよ。必要なら社内向けの説明資料も一緒に作れます。
ありがとうございます。自分の言葉で言うと、ISYANAはタスクごとの『使える線（シナプス）』を整理して新しい仕事が来ても古い仕事を忘れないようにする技術で、まずは小さく試して効果とコストを測るべき、という理解で合っていますか。
