未知データ

人工知能を作る上で、気を付けなければならない問題の一つに「過学習」というものがあります。これは、まるで特定の問題の解答だけを丸暗記した生徒のような状態です。 丸暗記した生徒は、試験で全く同じ問題が出れば満点を取ることができるでしょう。しかし、問題の出し方が少し変わったり、似たような問題が出題されたりすると、途端に解けなくなってしまいます。 人工知能も同じで、学習に使ったデータに対しては完璧な答えを返すことができますが、新しいデータに対してはうまく対応できないのです。これは、人工知能が学習データの細かな特徴や、本来であれば無視すべきノイズまでをも過度に学習してしまうことが原因です。 人工知能は、学習データから規則性やパターンを見つけ出して学習していきます。例えば、犬と猫を見分ける学習をする際には、耳の形や鼻の形、体の大きさなど、様々な特徴を捉えて、両者を区別する方法を学習します。 しかし、過学習の状態に陥ると、学習データにたまたま写り込んでいた背景や、特定の犬の首輪の色など、本来は犬と猫を見分けるのに関係のない情報までをも学習してしまいます。 新しいデータに、これらの特徴が含まれていないと、人工知能は犬と猫を正しく見分けることができなくなってしまうのです。このように、過学習は人工知能の汎化性能、つまり新しいデータに適応する能力を低下させてしまうため、人工知能開発においては避けるべき問題となっています。この過学習は「過剰適合」や「オーバーフィッティング」とも呼ばれています。