拓海さん、最近部下から『プログラムで図形の違いを学ばせられる』みたいな話を聞きまして、正直何が革新的なのかつかめていません。要するに肝は何でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この研究の肝は『絵を描くためのプログラムを自動で作り、そのプログラムを元に図形のルールを論理的に学ぶ』点ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
プログラムで図を再現するというのは、要するに『図を作る手順を機械が理解する』ということですか。それがどう現場で役に立つのか、投資対効果が気になります。
良い切り口です。現場での利点は三つにまとまります。第一に『説明可能性』、作られたプログラムは人が読めるため意図を確認できること。第二に『汎化性』、似た状況でもルールが使えること。第三に『少ない例で学べる』ことです。これらはROIの議論で重要になりますよ。
なるほど。具体的にはどんな仕組みでそのプログラムを作るのですか。黒箱のAIとは違うのでしょうか。
ここは肝心な部分です。例えるなら『図を描くレシピ』を自動で作るツールがありまして、それがDreamcoderという技術です。Dreamcoderは多数の小さな調理工程（プライミティブ）を学び、効率良くレシピを組み立てられるようになりますよ。
それで出来上がったレシピをどうやって『ルール』に変えるのですか。論理で学ぶというのは難しそうです。
良い質問です。ここで使うのがInductive Logic Programming（ILP、帰納的論理プログラミング）です。Dreamcoderが作った手順を状態遷移として書き出し、その状態に位置情報などを付けてPrologのような形に変換します。ILPはその事実から人が読めるルールを帰納的に学ぶんです。
これって要するに『描き方を分解してから法則を見つける』ということ？実務で言えば、製造ラインの工程を分解して不良の原因を論理で説明するようなものですか。
その例えは的確です！要点を三つにまとめると、1) プログラムは説明可能な表現である、2) プログラムから生成される状態を使って論理的概念を学べる、3) 少数の例でも概念を抽象化できる。製造ラインの因果分析にも応用できる感触があるんです。
現場への落とし込みはどれほど自動化できるのですか。専門家のチューニングが大量にいるのでは導入にコストがかかり過ぎます。
これも重要な懸念ですね。論文のアプローチはエンドツーエンドで自動化を目指していますが、現状は『ある程度の設定と人の確認』が必要です。とはいえプログラム表現であれば専門家が介入しても説明が効きやすく、段階的導入が現実的に行えるんです。
ありがとうございます。最後に私の理解を確かめさせてください。つまり、この研究は『描画プログラムを自動で作って、その手順から人が読めるルールを帰納的に抽出することで、少ない例でも図形概念を学べる』ということですね。私の理解はこれで合っていますか。
完璧です、その通りです。今後は現場向けのライブラリやチューニングの工程を減らすことで導入コストを下げるのが現実的な進め方ですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ず形になりますよ。
