深層学習の今のところの限界　何ができて　何ができないか

SRANK

あけましておめでとうございます。　先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘　この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習に出来ることとできないことを分離しています。　筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら■ディープラーニングの限界　マーカス教授によると、ディープラーニングは「無限のデータと無限の計算資源がある場合においては、深層学習は極めて有効である(In a world with infinite data, and infinite computational resources, there might be little need for any other technique.)」と語っています。　しかし、だからこそ限界があるのだ、というのがマーカス教授の主張です。　ここで述べられているいくつかの主張(マーカス教授は「限界」と呼んでいる)をまとめると・Deep learning thus far is data hungry…