突然ですが、私がお送りしているメールマガジンには、曜日ごとにテーマがあります。
月曜日は機械学習をメインに。
水曜日は人事をメインに、基本的には弊社のブログ紹介をしています。
この形式にしてからおそらく半年以上が経過しているのですが、時折私の頭はそのルールを忘れてしまうようです。
月曜日にお送りするメールマガジンを書こうとした10秒後。
Wordを開いて書き始めたその内容は、なぜか人事に関する内容でした。
お気に入りのBGMと共にPCに向かい、タイピングを進めて。
なぜ、書いている途中に一度も不思議に思えなかったのでしょうか。
テーマを間違えてしまった！と気付いたのは全て書き終わった後でした。
テーマの違いなんて気にならなくなるくらい楽しく書いていた、ということかもしれませんが・・・。
それにしても、自分の脳みその「思い込み」には驚いてしまいました。
思い込みといえば、機械学習モデルでも思い込みのような事象が多々発生します。
chatGPTのような大規模自然言語処理モデルが嘘をつく、こともある意味思い込み（「こういった文章は自然である！」）と言えるかもしれません。
それ以外でも、機械学習モデルを学習している最中にも発生します。
適切なパラメータを学習している際に、局所解と呼ばれる「その周辺では最適な解」で落ち着いてしまうのです。
機械学習モデルとしては「これが最適だ！」と思い込んでいるのですが、実際は違います。
もっと大局的に見れば最適解は他にいるはずなのに、自分がいるところが一番良いと信じて学習をやめてしまうのです。
この現象を避けるためには例えば単純なところでいえば、
・多種多様なデータでモデルを学習する
・一度に細かく学習するのではなく、まずはざっくりと学習をする
・複数回モデルの学習を行う
などの手法を取ることができます。
たくさんのキャラクターを持つ人が集まって、対極的な視点を持って、繰り返し試行錯誤する。
まるで人間が仕事を進めていくときのような挙動が機械学習モデルにとっても有効のようです。
人間と同じ、と思うと、なんだか面白く思えてきました。
P.S.
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