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ヒントン先生、CNNの欠点をカバーするcapsule networks考案

出典:CBInsights

2018.2.23

今日、AIがここまで注目されるようになったのは、当時トロント大学教授だったGeoffrey Hinton先生のDeep Learningの論文がきっかけだったし、中でも畳み込みニューラルネットワーク( convolutional neural networks CNN) が人間の目を超える精度で、写真の中に何が写っているのかを判別できるようになったことも大きかったと思う。自動走行車が世界を変えそうな勢いなんだけど、自動走行車が真剣に検討されるようになったのも、CNNが人間の目を超える精度を上げたからなんだよね。

でもCNNには弱点があることが分かっていて、人間の目には分からないようなちょっとしたノイズを写真に追加すると、CNNはまったく別物として認識してしまう。2015年の論文の中に紹介されている例では、パンダが写ってる写真にちょっとしたノイズを追加したら、CNNは自信いっぱい(自信レベル99.3%)に「テナガザル」と答えている。もしハッカーがノイズを送りつけることに成功したら、自動走行車が判断を誤って事故を起こす可能性だってあるわけだ。

 

そこでこのCNNの問題点を解決できるニューラルネットワーク「capsule networks」をヒントン氏が考案し、論文で発表した。論文はまだレビュー待ちなんだけど、関係者の間では大きな話題になっているもよう。

今までのCNNなら、「口」が「おでこ」にあっても「顔」と認識していたけど、capsule networksなら「口」の位置が正しくなければ「顔」と認識しないのだとか。

【出典】CBInsights
 >> Artificial Intelligence Trends To Watch In 2018

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